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Developing an adaptive teaching algorithm for Chinese grammar rules using a deep reinforcement learning framework
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PRE
AI
DOI：10.1007/s41060-026-01228-0.png)
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摘要
En 中文
由于语言特性的组合，学习汉语语法是一项艰巨的任务。教学法中的传统规则基础方法往往较为僵化，因为它无法满足个性化需求或支持学习体验，可能效率低下且令人沮丧。本文提出了一种结合自然语言处理（NLP）和深度强化学习（DRL）的混合模型，以解决教学法中的这些不足，推导出汉语语法的自适应教学算法。该模型采用NLP学习语法，并根据学习者档案通过DRL动态选择教学策略，提供个性化反馈和实时调整学习难度。与固定传统的AI算法不同，新模型整合了近端策略优化（PPO）和经验回放，从而提高了学习的适应性和稳定性。实验结果表明，与传统的基于规则的教學方法相比，所提出的基于DRL的自适应教学系统将平均掌握时间从12次会话减少到4次（改进66.7%），并将语法错误修正准确率从78.2%提高到95.3%（改进21.8%）。此外，该系统通过个性化反馈和自适应难度调整，在会话间实现了更一致的学习进展。与其他AI准备好的语法纠错系统相比，所提出的方法在纠正语法错误方面提供了更大的灵活性、有效性和准确性。总体而言，本研究为智能语法学习方法提供了一种原创且数据驱动的途径，在AI支持的学习环境中增强了学习者参与度和表现，同时使用可扩展到自适应语言学习的模型。
Keyword:
Deep reinforcement learning
Natural language processing
Adaptive teaching
Chinese grammar correction
Intelligent language learning
期刊
I
IF:
2.8
论文数:
1.1K
被引数:
1.3K
机构
引用论文
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