THEMES: Revolutionäres Lernframework für sich wandelnde pädagogische Strategien

In den letzten Jahren haben sich Reinforcement Learning (RL) und Deep Reinforcement Learning (DRL) rasant weiterentwickelt und wurden erfolgreich in e‑Learning‑Umgebungen wie intelligenten Tutoringsystemen eingesetzt. Trotz dieser Erfolge bleibt die breite Anwendung von DRL in der Bildung durch Herausforderungen wie geringe Stichprobeneffizienz und die Schwierigkeit, geeignete Belohnungsfunktionen zu entwerfen, stark eingeschränkt.

Apprenticeship Learning (AL) bietet hier einen vielversprechenden Ansatz: Durch die Analyse weniger Expertenbeispiele können die zugrunde liegenden Belohnungsfunktionen abgeleitet und daraus generalisierende Entscheidungsstrategien gewonnen werden. Das neue Framework THEMES nutzt genau diese Idee, um pädagogische Richtlinien zu entwickeln, die die komplexen Lernprozesse von Studierenden erfassen und gleichzeitig dynamisch wechselnde Belohnungsstrukturen berücksichtigen.

In einer umfassenden Evaluation wurde THEMES gegen sechs führende Baselines getestet. Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass das Framework die Leistung übertrifft, mit einem AUC von 0,899 und einem Jaccard‑Index von 0,653. Dabei stützte sich die Methode lediglich auf 18 Lerntrajektorien aus einem Vorjahressemester, um die pädagogischen Entscheidungen im folgenden Semester vorherzusagen. Diese Erfolge unterstreichen das Potenzial von THEMES als leistungsstarke Alternative zur Erzeugung effektiver Lernstrategien.