一种基于强化学习的自适应学习路径规划系统
授权
摘要
本发明涉及一种基于强化学习的自适应学习路径规划系统,包括环境模拟,策略训练和路径规划三个模块,整个过程根据改进后的项目反映原理得到的学生每个时刻的能力值,基于马尔科夫决策过程,模拟复杂的学习环境,并合理应用强化学习的算法结合学生历史的学习轨迹离线训练路径规划策略,最后根据训练好的策略在线为学生自适应规划学习路径。本发明最后基于强化学习的思想,将在线教育平台上学习的复杂场景构建于马尔科夫决策过程的框架中,以高效获得能力提升为目标,为学生提供学习资源的持续性推荐,规划最优的学习路径,从而提高学习者的学习效果以及学习效率。
基本信息
专利标题 :
一种基于强化学习的自适应学习路径规划系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110569443A
申请号 :
CN201910907990.X
公开(公告)日 :
2019-12-13
申请日 :
2019-09-24
授权号 :
CN110569443B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
吴文峻刘丽萍
申请人 :
北京航空航天大学
申请人地址 :
北京市海淀区学院路37号
代理机构 :
北京科迪生专利代理有限责任公司
代理人 :
安丽
优先权 :
CN201910907990.X
主分类号 :
G06F16/9535
IPC分类号 :
G06F16/9535 G06Q10/04
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IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
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法律状态
2022-05-17 :
授权
2020-01-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20190924
申请日 : 20190924
2019-12-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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