ScholarGate
Assistent
Machine learningLearning analytics

Teadmiste jälgimine

Teadmiste jälgimine (KT) on õppija modelleerimise tehnika, mis hindab igal ajahetkel tõenäosust, et õppija on omandanud sihtteadmiste komponendi. Corbett ja Andersoni poolt 1994. aastal tutvustatud klassikaline Bayesi teadmiste jälgimise (BKT) mudel käsitleb oskuste omandamist kui kaheastmelist varjatud Markovi mudelit, mida juhivad neli tõlgendatavat parameetrit: eelteadmised, õppimiskiirus, eksimine ja äraarvamine. Sügavad variandid (DKT, DKVMN, AKT) asendasid hiljem HMM-id rekurrentsete ja transformer-arhitektuuridega.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 2). Knowledge Tracing (Bayesian / Deep). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateKnowledge Tracing (Knowledge Tracing (Bayesian / Deep)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/education-analytics/knowledge-tracing · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026