正确答案是：C: 监督信息(Supervised Information)。

### 专业分析：

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，其基本要素包括：

1. **环境模型（Environment Model）**：
- 描述了环境的动态行为，帮助代理预测未来状态和奖励。不过在某些强化学习设置中，环境模型可能是未知的，但它仍然是一个潜在的关键要素。

2. **奖励函数（Reward Function）**：
- 定义了代理在每个时刻获得的奖励信号，用于指导学习过程。奖励函数是强化学习的核心，用于评估动作选择的优劣。

3. **价值函数（Value Function）**：
- 评估某一状态或状态-动作对的长期价值，有助于代理选择策略以最大化累积奖励。价值函数帮助代理评估当前策略的优劣。

4. **监督信息（Supervised Information）**：
- 强化学习是一种无监督学习的形式，依赖自主探索和奖励信号进行学习，而不是基于明确的监督信号。因此，监督信息不是强化学习的基本要素。

### 总结：

在强化学习过程中，最核心的要素是如何通过奖励信号和价值评估来优化策略，而不依赖外部监督信息进行训练。