Reinforcement Learning: Educational Approaches in Distance Education
Περίληψη
Distance education has progressed from correspondence courses to interactive digital
platforms, yet challenges such as limited personalization, low engagement, and
insufficient real-time support persist. Reinforcement Learning (RL), as part of Artificial
Intelligence (AI), offers unique potential to address these issues by modeling learning as
a feedback-driven, sequential decision-making process. Unlike supervised and
unsupervised methods, RL agents adapt dynamically by receiving rewards or penalties,
making them well-suited for simulation-based, learner-centered environments. This
study reviews applications of RL in distance education, covering various domains. It
highlights the role of RL in optimizing learning paths, personalizing instruction through
learner profiles, and enabling adaptive recommendations with algorithms like Qlearning.
By integrating RL with hybrid AI approaches, distance education can become
more responsive, engaging, and effective, offering scalable solutions for diverse
learners.
Λεπτομέρειες άρθρου
- Ενότητα
- Άρθρα
Αυτή η εργασία είναι αδειοδοτημένη υπό το CC Αναφορά Δημιουργού – Μη Εμπορική Χρήση – Παρόμοια Διανομή 4.0.
Οι συγγραφείς των άρθρων που δημοσιεύονται στα πρακτικά του συνεδρίου για την Ανοικτή και εξ Αποστάσεως Εκπαίδευση διατηρούν τα δικαιώματα πνευματικής ιδιοκτησίας επί των άρθρων τους. Άρθρα που δημοσιεύονται στα πρακτικά διατίθενται με άδεια Creative Commons 4.0 και σύμφωνα με την άδεια μπορούν να χρησιμοποιούνται ελεύθερα, με αναφορά στο/στη συγγραφέα και στην πρώτη δημοσίευση για μη κερδοσκοπικούς σκοπούς και με δικαίωμα τροποποίησης μόνον με παρόμοια διανομή (αν αναμείξετε, τροποποιήσετε, ή δημιουργήσετε πάνω στο υλικό, πρέπει να διανείμετε τις δικές σας συνεισφορές υπό την ίδια άδεια όπως και το πρωτότυπο).
