3、智能辅导系统中学生知识预测模型的比较与集成研究

智能辅导系统中学生知识预测模型的比较与集成研究

在智能辅导系统中，准确预测学生的知识水平和表现对于提供个性化的学习支持至关重要。本文将介绍几种不同的学生知识跟踪模型，并对它们的预测能力进行比较，同时探讨模型集成的效果。

1. 学生知识预测模型

为了准确预测学生的知识水平和表现，研究人员提出了多种模型。以下是几种常见的模型：
- 贝叶斯知识追踪（BKT）变体
- BKT - BF ：通过特定方法创建四参数BKT模型，生成数据集中每个动作的失误和猜测概率标签，利用机器学习拟合预测这些标签的模型，将机器学习得到的猜测和失误模型代入贝叶斯知识追踪中，最后拟合P(T)和P(L₀)的参数。
- BKT - PPS ：打破了标准BKT中每个学生具有相同初始知识P(L₀)的假设。通过在标准BKT模型中添加单个节点和弧来修改每个学生的先验参数。根据学生对技能的第一个问题的回答将学生分为高先验组和低先验组。使用低先验值0.10和高先验值0.85已被证明可以提高预测学生表现的准确性。
- 制表法（Tabling） ：根据学生过去的表现数据预测其未来表现的简单基线方法。在训练阶段，为每个技能构建一个表格，表格的每一行代表学生在最近n个数据点中的可能表现模式。对于每个模式，计算紧随该模式之后的正确响应的百分比。在预测时，查找与学生前3个表现数据对应的行，并使用该行的百分比值作为预测结果。
- 绩效因素分析（PFA） ：一种逻辑回归模型，是项目反应理论中Rasch模型的扩展。PFA根据学生在