博士论文提出离线学徒学习框架，用于智能教学与临床决策
原文标题：Offline Apprenticeship Learning for Human-Centric Environments
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该博士论文围绕奖励建模与示范质量两大挑战，提出 EM-EDM、THEMES、HALIDE、CCHAL 等离线学徒学习框架，在多个教育及临床数据集上优于扁平与分层基线。真实课堂评估中，StuEDM 策略相较专家基线取得显著学习增益，且干预学生频率不到对照策略的一半。
- 问题
- 智能教学与临床决策需要严格离线、数据高效且可伦理部署的策略。
- 方法
- 围绕奖励建模与示范质量，提出 EM-EDM、THEMES、HALIDE、CCHAL 等离线学徒学习框架，用分层奖励与贝叶斯信用分配处理混合质量示范。
- 结果
- THEMES 在一个教育及三个临床数据集上优于扁平与分层基线；CCHAL 在三个临床 EHR 与一个 ITS 数据集上超过 HALIDE；真实课堂中 StuEDM 学习增益显著且干预频率不到对照策略一半。
- 影响
- 为教育、医疗等不能在线试错的场景提供可落地的离线策略学习方案。
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