分布式结对编程中的强化学习模型与干预策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 结对编程有效性研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 结对编程相容性研究 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及组织结构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 面向分布式结对编程的相关研究 | 第15-25页 |
| 2.1 对分布式结对编程的有效性研究 | 第15-16页 |
| 2.2 分布式结对编程中的学习活动研究 | 第16-18页 |
| 2.3 分布式结对编程中的交流过程研究 | 第18-20页 |
| 2.4 效用理论及其应用 | 第20-21页 |
| 2.5 强化学习模型及其应用 | 第21-24页 |
| 2.5.1 强化学习模型 | 第21-23页 |
| 2.5.2 强化学习模型的应用 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 面向分布式结对编程的效用函数与强化学习 | 第25-37页 |
| 3.1 面向分布式结对编程的效用函数 | 第25-27页 |
| 3.1.1 构建面向分布式结对编程的效用函数 | 第25-26页 |
| 3.1.2 效用函数的拟合分析 | 第26-27页 |
| 3.2 面向分布式结对编程的强化学习模型 | 第27-36页 |
| 3.2.1 构建面向分布式结对编程的强化学习模型 | 第27-30页 |
| 3.2.2 学习模型中的参数估计 | 第30-33页 |
| 3.2.3 强化学习模型的筛选 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 面向分布式结对过程的干预策略研究 | 第37-49页 |
| 4.1 自动干预的系统环境 | 第37-40页 |
| 4.1.1 XPairtise概述 | 第37-39页 |
| 4.1.2 XPairtise功能扩展 | 第39-40页 |
| 4.2 自动干预策略的构建 | 第40-42页 |
| 4.3 自动干预系统的实现方法 | 第42-47页 |
| 4.3.1 自动干预条件的获取 | 第42-44页 |
| 4.3.2 干预算法流程图 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 模拟实验 | 第49-56页 |
| 5.1 效用函数的模拟实验 | 第49-51页 |
| 5.1.1 实验思路 | 第49页 |
| 5.1.2 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 5.2 强化学习模型的拟合实验 | 第51-55页 |
| 5.2.1 实验思路 | 第51-52页 |
| 5.2.2 实验数据提取 | 第52-53页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第53-55页 |
| 5.3 本章小节 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 论文总结 | 第56页 |
| 6.2 论文的不足与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
