基于强化学习与贝叶斯优化的学生自主学习能力提升方法

本发明公开了一种基于强化学习与贝叶斯优化的学生自主学习能力提升方法，S1、收集学生学习过程中的学生行为数据集；S2、形成学生个体的学习特征集；S3、基于层次强化学习算法建立学习路径优化模型；S4、利用贝叶斯优化对高层强化学习模型和低层强化学习模型中的关键参数进行调整；S5、基于强化学习算法中的奖励机制；S6、在每个学习周期结束时，更新学生的学习行为模型；S7、基于高层强化学习模型的长期学习目标和低层强化学习模型的短期学习任务形成跨阶段任务衔接机制，自动为学生制定每个学习阶段后的学习策略。本发明显著提高了系统的自适应性和学生的学习效率。