Reinforcement Learning Simulation

Trainieren und optimieren Sie personalisierte Lernpfade mithilfe virtueller Schulerklone und Reinforcement-Learning-Algorithmen.

Simulationsstatus

Entwicklung

Technische Vorschau

RL-Architekturuberblick

Zustand (S)

Schulerprofil-Variablen

Aktion (A)

Auswahl der Lernaktivitat

Belohnung (R)

Lernergebnis-Signal

Zustandsraum-Komponenten

Demografische Variablen (V1-V4)

Emotionale Faktoren (V5-V6)

Kognitive Faktoren (V7-V12)

Aktuelle Leistung (V16-V20)

Simulationskonsole

> Initialisiere InfiniteLearner RL-Umgebung...

> Lade Schulerprofile aus Datenbank...

> Schuler geladen: 3 virtuelle Klone

> Aktivitatsraum: 48 Lernaktivitaten

> Schwierigkeitsstufen: [Basis, Elementar, Mittelstufe, Fortgeschritten]

> Starte Trainingsepisode 1/1000...

> Agent: PPO (Proximal Policy Optimization)

> Lernrate: 0.0003

> Episode 1: Belohnung = 0.45 | Schritte = 12

> Episode 50: Belohnung = 0.68 | Schritte = 10

> Episode 100: Belohnung = 0.82 | Schritte = 8

> Episode 500: Belohnung = 0.91 | Schritte = 7

> Training lauft... _

Technologie-Stack

Python

PyTorch

Gymnasium

Stable-Baselines3

PostgreSQL

Flask API

Virtuelle Schulerklone

Maria (Klon)

Leistungsstarkes Profil

Pablo (Klon)

Durchschnittliches Profil

Ana (Klon)

Profil mit Forderungsbedarf

Trainingsmetriken

Durchschnittliche Belohnung 0.91

Policy Loss 0.023

Abgeschlossene Episoden 512/1000

Quellcode erkunden

Das RL-Simulationsmodul ist Open Source und fur Forschungszwecke verfugbar

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