РАРЕ: Укрепление обучения с помощью адаптивной модели " Rutric Evolution for Open-Performing &qt; ( < Эволюция по ручному материалу для открытого поколения)

arXiv: 261 020.25434v 1 Annuate Type: New Abstract: поддающееся проверке вознаграждение позволяет повысить уровень обучения математике и кодированию. Вместе с тем многие ценные задачи открытого характера имеют три свойства: отсутствие автоматического контроля общего качества, многочисленные требования для совместного удовлетворения и множество действительных ответов на каждый запрос. Поэтому для профессиональной подготовки требуется обратная связь по вопросам удовлетворения потребностей в различных реальных ответах. Обучение по вопросам укрепления на основе использования материалов обеспечивает такую обратную связь путем агрегирования оценок с использованием четких критериев. По мере неравномерного прогресса в обучении одни критерии полностью удовлетворяются и теряют дискриминацию, а другие остаются информативными. Динамичные методы пересматривают общие рубрики или отбирают эволюционирующие критерии для восстановления дискриминации, но могут также изменять полезные критерии. Для решения этой проблемы мы предлагаем усилить обучение с помощью адаптивной эволюции рубки (РАРЕ). Основная идея заключается в том, чтобы использовать текущую информацию по вопросам политики для определения того, какие критерии меняются и как оцениваются их замены. Образец листа