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Janne V.库贾拉。;乌拉·理查森;莱蒂宁，海基

学习游戏中学习者友好适应的贝叶斯优化原则。 （英语） Zbl 1204.91028号

数学杂志。精神病。 54，第2期，247-255（2010）.
小结：适应性学习游戏应该为学生提供学习的机会，并激励他们玩游戏，直到达到目标。在本文中，我们在贝叶斯决策理论的框架下对这个问题进行了数学上严格的处理。为了量化学习机会，我们假设，能够产生关于学生当前技能的最多信息的学习任务，尽管其本身是值得衡量的，但也将是有效的学习任务之一。事实上，对预期信息增益的优化似乎可以自然地避免那些要求极高或极为简单的任务，因为它们的结果是可预测的，因此没有任何信息。尽管如此，对于学习来说效率很高的任务可能会被认为太具挑战性，因此导致的失败可能会降低动机。因此，除了量化学习下一步要呈现的任何预期任务的预期信息收益外，我们还对其呈现的预期动机成本进行了建模，简单地衡量为我们示例模型中的估计失败概率。我们提出了一种“对学习者友好”的自适应算法，该算法通过优化预期收益除以预期成本来选择学习任务。我们将此算法应用于在实际应用程序中实现的Rasch-like学生模型，并给出初步实验结果。

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理学硕士：

91A26型 博弈论中的理性与学习
62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征

关键词：

贝叶斯自适应估计;贝叶斯决策理论;相互信息;项目反应理论;实时评估;自适应学习游戏;教育游戏;电子学习;隐马尔可夫模型;动态贝叶斯网络;快速傅里叶变换
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.V.Kujala}等人，J.Math。精神病。54，第2号，247--255（2010；Zbl 1204.91028）
全文： 内政部

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