Knowledge Tracing

Knowledge Tracing (KT) ist eine Technik zur Modellierung von Lernenden, die zu jedem Zeitpunkt die Wahrscheinlichkeit schätzt, dass ein Lernender eine Zielwissenskomponente beherrscht. Das klassische Bayesian Knowledge Tracing (BKT)-Modell, das 1994 von Corbett und Anderson eingeführt wurde, behandelt den Erwerb von Fähigkeiten als ein zweizuständliches Hidden Markov Model, das von vier interpretierbaren Parametern angetrieben wird: Vorwissen, Lernrate, Slip und Guess. Deep-Varianten (DKT, DKVMN, AKT) ersetzten später HMMs durch rekurrenten und Transformer-Architekturen.