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生成式人工智能賦能的非線性學習智能體模型建構(gòu)

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摘要:該研究探討了生成式人工智能(AIGC)賦能的非線性學習智能體模型建構(gòu),分析了非線性學習的特點,并預設(shè)了自學、混合和協(xié)作三種學習場境。基于這些場境推導出智能體模型的功能需求,進而抽象出模型的核心能力。該文界定了非線性學習智能體的含義、數(shù)學表達式及核心算法,并闡述智能體模型的核心是一個改進的馬爾可夫決策過程,旨在能夠為學習者提供個性化、動態(tài)優(yōu)化的學習支持,有效提升非線性學習的效率,為AIGC在教育領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的模型構(gòu)建方法,對推動教育信息化和個性化學習具有重要意義。(剩余12876字)

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