研究方向

基于教育系统数据的强化学习模拟环境构建 本项目旨在利用智能教育系统（Intelligent Tutoring Systems, ITSs）数据构建强化学习模拟环境，以提供学生、研究者和教育从业者一个实践和优化教育决策的平台。首先，我们将收集和整理教育系统Mathspring中的多源数据，包括学生表现、题目难度等信息；其次，通过搭建强化学习模型，模拟学生在不同教学环境下的学习过程和决策行为；最后，通过数据分析和模型优化，提供针对性的教育策略和决策建议。

 

相关学科

计算机科学技术

关键词

教育系统、强化学习、模拟行为

 

科研导师

B. Z

• 麻省大学阿默斯特分校计算机博士，Education specialist双专业, 本科毕业于汉布什尔学院计算机专业；
• 研究方向为人工智能在K-12教育中的应用，教育数据挖掘，智能教学系统，基于强化学习的智能教学系统；
• 连续三年担任麻省大学阿默斯特分校本科生研究项目导师，撰写Routledge Companion to Digital Media and Children书中CHILDREN WHO CODE章节。

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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