bkt项目 （一）设计

最新推荐文章于 2025-08-15 17:42:04 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-15 17:42:04 发布 · 156 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/fastfn/p/9522798.html
文章标签：

#java #git

分享一个旨在学习SpringBoot及SpringCloud的项目，提供GitHub链接。内容包括流程设计和表设计，转载自某博客。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　　简介：这个项目是为了学习SpringBoot以及学习SpringCloud用的，如果对你有什么帮助，还是非常高兴的。

　　GitHub:   https://github.com/fankf/bkt.git

　　流程设计：

　　

　　表设计：

　　

转载于:https://www.cnblogs.com/fastfn/p/9522798.html

教学互动系统详细设计与具体代码实现
AI架构师小马
08-12 545
教学互动系统详细设计与具体代码实现 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 教学互动系统的重要性 在现代教育中，教学互动系统扮演着越来越重要的角色。它能够增强学生的参与度，提高教学效果，并为教师提供更多的
AI代理在教育技术中的适应性工作流案例
AI天才研究院
04-23 656
1. 背景介绍 1.1 教育技术的重要性 在当今快节奏的数字时代,教育技术(EdTech)已成为推动教育创新和提高教学质量的关键驱动力。通过将先进的技术与教学实践相结合,EdTech为教师和学生提供了更加互动、个性化和高效的学习体验。然而,随着技术的不断发展和学习需求的多样化,传统的教育技术系统往往
BKT模型介绍1
08-04
1. 户答第道题8743_1时预测的掌握概率(学会概率)=0.96982是如何计算的 2. 户答最后道题8743_6时预测的掌握概率(学会概率)=0.99907
Knowledge Tracing -- 基于贝叶斯的学生知识点追踪（BKT）
weixin_34258838的博客
06-25 4410
目前，教育领域通过引入人工智能的技术，使得在线的教学系统成为了智能教学系统（ITS），ITS不同与以往的MOOC形式的课程。ITS能够个性化的为学生制定有效的 学习路径，通过根据学生的答题情况追踪学生当前的一个知识点掌握状况，从而可以做到因材施教。 在智能教学系统中，当前有使用以下三种模型对学生的知识点掌握状况进行一个追踪判断： IRT（Item res...
Bkt-clothing
04-20
Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpac
知识追踪（一）：BKT
qq_40657582的博客
11-02 7699
知识追踪（Knowledge Tracing）是根据学生过去的答题情况对学生的知识掌握情况进行建模，从而得到学生当前知识状态表示的一种技术。Bayesian Knowledge Tracing (BKT) 1是最早期的一种知识追踪模型，是含有隐变量的Hidden Markov Model（HMM）。BKT对每个知识点单独建立一个HMM模型，来预测学生在特定知识点的掌握情况（模型不考虑知识点之间的相关性）。
Bi-CLKT: Bi-Graph Contrastive Learning based Knowledge Tracing
qq_36291847的博客
11-23 1358
知识追踪(KT)的目标是根据学生对相关练习的历史学习来估计他们对一个概念的掌握程度。知识追踪的好处是可以更好地组织和调整学生的学习计划，并在必要时进行干预。随着深度学习的兴起，深度知识追踪(DKT)利用循环神经网络(RNNs)成功地完成了这一任务。其他的工作尝试引入图神经网络(GNNs)，并相应地重新定义任务，以实现显著的改进。然而，这些努力至少存在以下缺点之一:1)它们过于关注节点的细节，而忽略了高级语义信息;2)难以有效建立节点的空间关联和复杂结构;3)它们只是代表概念或练习，而没有整合它们。
JavaScript专辑：bkt-album的源代码解析
资源摘要信息:"bkt-专辑是一个专注于JavaScript、CSS和图片资源的项目集，主要包含了前端开发的常用文件类型。本资源集的命名采用bkt-album的形式，其中'bkt'可能代表'bucket'的缩写，意指资源的存储桶或集合。'...
教学领域，除了BKT算法以外，还有哪些算法？
06-18
IRT 能够根据学生的回答情况估计其潜在能力水平，并进一步优化题目的设计[^3]。 #### 2. **DKT（Deep Knowledge Tracing）深度知识追踪** DKT 基于深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM...
毕业设计-校园小情书微信小程序源码/社区小程序前后端开源/校园表白墙交友小程序
03-05
校园小情书前端代码，好玩的表白墙、树洞、校园论坛，可独立部署，也可以使用我部署的后台服务，毕业设计的好项目。 搭建教程： 一、注册管理后台 1、登录小情书站点进行注册：https://你的域名 2、注册成功后会...
知识追踪模型——教育大数据挖掘
m0_45283671的博客
01-15 9360
知识追踪模型概述 BKT 贝叶斯知识追踪(BKT)是最流行的知识追踪模型。在BKT模型中提出了一个关于学生知识状态的隐变量，学生的知识状态由一个二元组表示 {掌握该知识点，没掌握该知识点}。整个模型结构实际上是一个HMM模型，根据状态转移矩阵来预测下一个状态，根据当前的状态来预测学生的答题结果。而且在BKT模型中认为知识一旦掌握就不会被遗忘，最近有研究引入了学生未掌握知识的情况下猜对题目的概率和学生掌握知识的情况下答错题目的概率，学生的先验知识和问题的难度来扩展模型。然而不管有没有这些扩展，BKT模型依然存
A Survey of Knowledge Tracing 总结
qq_45581661的博客
07-05 716
给定在线学习系统中的学习交互序列，知识跟踪旨在监测学生在学习过程中的知识状态演变，并预测他们在未来练习中的表现（既要考虑学生成绩预测，也要考虑学生的知识状态）
【论文解读|IJCAI2020】PEBG - Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings
qq_36291847的博客
12-09 921
这里写目录标题摘要1引言 摘要 知识追踪(KT)定义了一项任务，即根据学生过去的回答来预测他们是否能正确回答问题。虽然人们对问题信息的开发研究很多，但问题和技能之间的大量高级信息并没有很好地提取出来，这使得以往的工作难以充分发挥作用。在本文中，我们证明了通过对每个问题丰富的隐含信息进行预训练嵌入可以在KT上获得巨大增益，然后在获得的嵌入上训练深度KT模型。隐含信息包括问题难度和问题与技能之间的三种关系，这三种关系包含在一个二部图中。为了预训练问题嵌入，我们提出使用基于乘积的神经网络来恢复隐含信息。因此，在现
研究知识追踪/学生模型的一些学校和人物
学习，学习，学习
08-01 3820
宾夕法尼亚大学 Dr. Ryan Baker Edx上《Big Data in Education》课程的老师。 CMU毕业。他的两位导师：Kenneth R. Koedinger是PFA论文第三作者，Albert Corbett是KBT的第一作者。 伍斯特理工学院(Worcester Polytechnic Institute) Neil T. Heffernan教授 是常见数据集A...
深度知识追踪（Deep Knowledge Tracing）
热门推荐
Zoe_Su的博客
11-26 1万+
Knowledge Tracing 知识追踪是基于学生行为序列进行建模，预测学生对知识的掌握程度。知识追踪是构建自适应教育系统的核心和关键。在自适应的教育系统中，无论是做精准推送，学生学习的路径规划或知识图谱的构建，第一步都是能够精准预测学生对知识的掌握程度。 知识追踪问题可以描述为： 给定一学生的观测序列x0,……,xtx _ { 0 } , \ldots \ldots , x _ { t }...
知识追踪理论入门
sereasuesue的博客
05-23 9026
what 知识追踪（Knowledge Tracing）是根据学生过去的答题情况对学生的知识掌握情况进行建模，从而得到学生当前知识状态表示的一种技术。便我们能准确地预测学生对于各个知识概念的掌握程度，以及学生在未来学习行为的表现。准确可靠的知识追踪意味着我们可以根据学生的自身的知识状态，给他们推荐合适的练习题目，比如，推荐给学生薄弱知识概念关联的题目，而过于困难或者过于简单的题目不应该被推荐，从而可以给学生进行高效的个性化教学。 when Corbett和Anderson，1995年将BKT引入智能教
深度学习：特征工程
weixin_43868020的博客
07-10 2962
搬运：使用sklearn做单机特征工程 特征工程： 有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面： sklearn 特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。 数据预处理 通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：
浅谈知识追踪（BKT、IRT、DKT）
maxiubin666的博客
06-05 6541
简单的说就是让我们用一些算法来对在线教育平台中学生的学习状态进行追踪模拟，达到传统的线下教育中因材施教的效果。 目前主流的几种研究方法：基于贝叶斯的知识追踪（BKT）、项目反应理论（IRT）、基于深度学习的知识追踪（DKT）...
Java——琐碎知识点2
最新发布
2401_88065518的博客
08-15 331
Java基础知识点：Java官方帮助文档、Scanner扫描器、快捷键、“==”做比较、获取代码运行时间、打印对象名时不会出现内存地址的类型、Arrays类常用方法、循环标号的使用、Lambda表达式、异常处理、Java浮点数的精度问题（BigDecimal）、DecimalFormat格式化数字工具、printf格式化输出
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值