Aprendizado por Reforço para um Sistema Tutor Inteligente sem Modelo Explícito do Aprendiz

Resumo

Este trabalho tem como meta apresentar um módulo de diagnóstico incluído na arquitetura tradicional de Sistemas Tutores Inteligentes, no qual é aplicada uma técnica de Aprendizado por Reforço (algoritmo Q-Learning) que possibilita a modelagem autônoma do aprendiz. Um valor de utilidade é calculado baseado em uma tabela de pares estado-ação, a partir da qual o algoritmo estima recompensas futuras que representam os estados cognitivos do aprendiz. A melhor política a ser usada pelo tutor para qualquer estado cognitivo é então aprendida e disponibilizada pelo algoritmo de Aprendizagem por Reforço.