Knowledge Tracing

Knowledge Tracing (KT) è una tecnica di modellazione dello studente che stima, in ogni momento, la probabilità che uno studente abbia acquisito una componente di conoscenza target. Introdotto da Corbett e Anderson nel 1994, il modello classico Bayesian Knowledge Tracing (BKT) tratta l'acquisizione di abilità come un Modello di Markov Nascosto a due stati, guidato da quattro parametri interpretabili: conoscenza a priori, tasso di apprendimento, slip (errore) e guess (tentativo casuale). Varianti profonde (DKT, DKVMN, AKT) hanno successivamente sostituito gli HMM con architetture ricorrenti e transformer.