生成式人工智能赋能的非线性学习智能体模型建构
发布时间：2026-07-01
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- 发布时间：
- 2026-07-01
- 所属单位：
- 信息化办公室
- 论文名称：
- 生成式人工智能赋能的非线性学习智能体模型建构
- 发表刊物：
- 中国电化教育
- 关键字：
- 个性化学习;智能体模型;非线性学习;教育信息化;生成式人工智能
- 摘要：
- 该研究探讨了生成式人工智能(AIGC)赋能的非线性学习智能体模型建构,分析了非线性学习的特点,并预设了自学、混合和协作三种学习场境。基于这些场境推导出智能体模型的功能需求,进而抽象出模型的核心能力。该文界定了非线性学习智能体的含义、数学表达式及核心算法,并阐述智能体模型的核心是一个改进的马尔可夫决策过程,旨在能够为学习者提供个性化、动态优化的学习支持,有效提升非线性学习的效率,为AIGC在教育领域的应用提供了新的模型构建方法,对推动教育信息化和个性化学习具有重要意义。
- 合写作者：
- 余琳
- 第一作者：
- 黄红涛
- 论文类型：
- 期刊论文
- 通讯作者：
- 王继新
- 论文编号：
- 1913227726316244992
- 学科门类：
- 教育学
- 文献类型：
- 00001
- 期号：
- 11
- 页面范围：
- 8
- ISSN号：
- 1006-9860
- 是否译文：
- 否
- 发表时间：
- 2024-11-10