Rastreamento de Conhecimento

Rastreamento de Conhecimento (KT) é uma técnica de modelagem de estudantes que estima, a cada momento, a probabilidade de um aprendiz ter dominado um componente de conhecimento alvo. Introduzido por Corbett e Anderson em 1994, o modelo clássico de Rastreamento Bayesiano de Conhecimento (BKT) trata a aquisição de habilidades como um Modelo Oculto de Markov (HMM) de dois estados, impulsionado por quatro parâmetros interpretáveis: conhecimento prévio, taxa de aprendizado, erro (slip) e acerto ao acaso (guess). Variantes profundas (DKT, DKVMN, AKT) posteriormente substituíram os HMMs por arquiteturas recorrentes e transformer.