Simulacion de Reinforcement Learning
Entrena y optimiza itinerarios de aprendizaje personalizados utilizando clones virtuales de estudiantes y algoritmos de Reinforcement Learning.
Estado de la Simulacion
DesarrolloVista Previa Tecnica
Vision General de la Arquitectura RL
Estado (S)
Variables del perfil del estudiante
Accion (A)
Seleccion de actividad de aprendizaje
Recompensa (R)
Senal de resultado de aprendizaje
Componentes del Espacio de Estados
Consola de Simulacion
> Inicializando entorno RL de InfiniteLearner...
> Cargando perfiles de estudiantes desde la base de datos...
> Estudiantes cargados: 3 clones virtuales
> Espacio de actividades: 48 actividades de aprendizaje
> Niveles de dificultad: [Basico, Elemental, Intermedio, Avanzado]
>
> Iniciando episodio de entrenamiento 1/1000...
> Agente: PPO (Proximal Policy Optimization)
> Tasa de aprendizaje: 0.0003
>
> Episodio 1: Recompensa = 0.45 | Pasos = 12
> Episodio 50: Recompensa = 0.68 | Pasos = 10
> Episodio 100: Recompensa = 0.82 | Pasos = 8
> Episodio 500: Recompensa = 0.91 | Pasos = 7
> Entrenamiento en progreso... _
Stack Tecnologico
Clones Virtuales de Estudiantes
Perfil de alto rendimiento
Perfil de rendimiento medio
Perfil que necesita apoyo
Metricas de Entrenamiento
Explora el Codigo Fuente
El modulo de simulacion RL es de codigo abierto y esta disponible con fines de investigacion
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