Modeling a Student's Behavior in a Tutorial-<i>Like</i> System Using Learning Automata
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new philosophy to model the behavior of a student in a tutorial- like system using learning automata (LAs). The model of the student in our system is inferred using a higher level LA, referred to as a meta-LA , which attempts to characterize the learning model of the students (or student simulators), while the latter use the tutorial-like system. The meta-LA , in turn, uses LAs as a learning mechanism to try to determine if the student in question is a fast, normal, or slow learner. The ultimate long-term goal of the exercise is the following: if the tutorial- like system can understand how the student perceives and processes knowledge, it will be able to customize the way by which it communicates the knowledge to the student to attain an optimal teaching strategy. The proposed meta-LA scheme has been tested for numerous environments, including the established benchmarks, and the results obtained are remarkable. Indeed, to the best of our knowledge, this is the first published result that infers the learning model of an LA when it is externally treated as a black box, whose outputs are the only observable quantities. Additionally, our paper represents a new class of multiautomata systems, where the meta-LA synchronously communicates with the students, also modeled using LAs. The meta-LA's environment "observes" the progress of the student LA, and the response of the latter to the meta-LA actions is based on these observations. This paper also discusses the learning system implications of such a meta-LA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle