تتبع المعرفة (Knowledge Tracing)
تتبع المعرفة (KT) هو أسلوب لنمذجة الطلاب يقدر، في كل لحظة زمنية، احتمالية أن يكون المتعلم قد أتقن مكون معرفة مستهدفًا. نموذج تتبع المعرفة البايزي (BKT) الكلاسيكي، الذي قدمه Corbett و Anderson في عام 1994، يعامل اكتساب المهارة على أنه نموذج ماركوف مخفي ذو حالتين مدفوع بأربعة معلمات قابلة للتفسير: المعرفة المسبقة، ومعدل التعلم، والانزلاق، والتخمين. لاحقًا، استبدلت المتغيرات العميقة (DKT، DKVMN، AKT) نماذج ماركوف المخفية ببنيات متكررة ومحولات (transformer architectures).
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Corbett, A. T., & Anderson, J. R. (1994). Knowledge tracing: Modeling the acquisition of procedural knowledge. User Modeling and User-Adapted Interaction, 4(4), 253–278. DOI: 10.1007/BF01099821 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Knowledge Tracing (Bayesian / Deep). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/education-analytics/knowledge-tracing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شبكة بايزيانيةبايزي↔ compare
- شبكة الذاكرة قصيرة وطويلة الأمدالتعلم العميق↔ compare
- نموذج راشالقياس النفسي↔ compare