【AI×教育 論文紹介】 第2回 個別最適化学習への強化学習の応用｜atama plus 開発チームatama plusというAI×教育のスタートアップのアルゴリズムチームでエンジニアをしている安本@myasumotoです。 atama plusでは週に1度、世界的な技術トレンドのキャッチアップのため、「AI×教育」に関連する論文の勉強会を行っています。先日は、Deep Knowledge Tracing と呼ばれる論文を、以下noteで初めて発信しました。 AI×教育 論文紹介シリーズの第2回となる今回は、個別最適化学習への強化学習の応用について書かれている論文を複数紹介したいと思います。 論文紹介の前に、個別最適化学習について簡単にまとめます。 個別最適化学習（Adaptive Learning）とは、生徒一人ひとりの理解度・学習履歴・ミスの傾向などに合わせて、個別に最適化された学習カリキュラムを構築することで、効率的な学びを実現する学習方法のことです。atama plusが提供する
年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
