主体的な学習

プロアクティブラーニング^{[ 1 ]}は、非現実的な仮定を緩和し、それによって実用的な応用へと導くように設計されたアクティブラーニングの一般化である。

「現実世界では、信頼性や専門分野が異なる複数の情報源が存在することは可能であり、より一般的です。アクティブラーニングでは、単一のオラクルが完璧であり、要求されたときに常に正しい答えを提供すると想定されています。しかし実際には、「オラクル」（この用語を専門家の情報源全般を指すように一般化すると）は、質問の難易度に応じて確率的に不正確（誤りやすい）である可能性があります。さらに、オラクルは消極的である可能性があり、不確実すぎたり忙しすぎたりすると回答を拒否する可能性があります。最後に、アクティブラーニングでは、オラクルは無料であるか、ラベルの取得に一定のコストがかかると想定されています。このような想定はナイーブです。なぜなら、コストは難易度（回答を作成するために必要な作業量）やその他の要因によって調整される可能性が高いからです。」^{[ 1 ]}

プロアクティブラーニングは、これら4つの仮定すべてを緩和し、意思決定理論のアプローチに基づいて最適なオラクルとインスタンスを共同で選択し、問題を予算制約のある効用最適化問題として定式化します。