作者：禅与计算机程序设计艺术
人工智能（AI）的发展已经成为国际共识。近几年，人们对AI技术持开放态度，希望通过大数据、云计算等新方式让AI技术更加有效、全面和系统地应用到各行各业。在教育领域也看到了AI对学生个性化能力的提升作用，同时也吸引了一些相关研究者关注。随着人工智能技术的不断进步和应用，“深度强化学习”（Deep Reinforcement Learning，DRL）逐渐成为主流学科。它可以用于解决智能体与环境的交互问题，并基于此优化自身策略，从而达到学校教育效果的最大化。目前，国内外多种高校也在进行基于DRL的教育研究，例如清华大学的“用强化学习提升智能体在环境中的探索能力”项目；北京大学的“智慧校园”项目；苏州大学的“智慧交通”项目。总之，DRL带来的改善与提升正在逐渐成为教育的一种热点方向。
本文将结合个人经验，深入阐述DRL在教育中所扮演的角色，以及其在人工智能发展过程中的重要意义。文章首先会简要介绍一下DRL在教育中的研究现状及其发展趋势，然后会详细介绍DRL的基本概念、术语和基本模型。接下来会阐述如何使用DRL来构建一个智能体与环境之间的交互系统。最后，还会介绍当前的一些相关研究成果，并给出未来DRL在教育中的发展方向。
2.基本概念术语说明
2.1 DRL
DRL，即深度强化学习（Deep Reinforcement Learning），是机器学习的一种子领域。它从行为主义视角出发，将决策问题表述为智能体与环境之间的交互，并假设智能体的动作会影响环境的状态，并由环境提供奖励和惩罚。它主要由三部分组成：深度神经网络、深度学习、强化学习。
深度神经网络是指采用具有多个隐藏