. Dans, Nous avons montré qu'un algorithme efficace, qui trace les progrès d'apprentissage et propose les activités pertinentes en regard de ceux-ci, peut obtenir de très bons résultats. Nous avons introduit deux algorithmes, RiARiT qui utilise des informations préalables sur la difficulté et les caractéristiques des tâches proposées, et un autre algorithme , ZPDES, qui ne nécessite aucun information sur les tâches. Il était prévisible que RiARiT, qui utilise plus d'informations, se comporte mieux que ZPDES, qui, sans aucune information, ne peut pas atteindre le plus haut rendement dans les cas courants, mais reste malgré tout étonnamment bon, nous proposons une nouvelle approche pour optimiser et personnaliser les Sytèmes Tuteurs Intelligents

P. Auer, N. Cesa-bianchi, Y. Freund, R. Schapire, J. E. Beck et al., The Nonstochastic Multiarmed Bandit Problem, Inter. Conf. on Educational Data Mining, pp.48-77253, 2003.
DOI : 10.1137/S0097539701398375