《表3 知识追踪模型更新学习者知识水平的算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《知识追踪模型在教育领域的应用:2008—2017年相关研究的综述》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

知识追踪模型分为两个阶段:一是上面提到的利用学习者的大量答题序列训练模型参数；二是学习者在学习过程中的知识掌握情况随着时间变化，P（L）表示所有学习者对知识点掌握的初始情况。在推断学习者对知识点的掌握情况时，每次学习者给出答案后，利用已训练好的模型基于该学习者答题正误的序列，使用贝叶斯公式迭代更新其对知识掌握的程度值（Pardos，Bergner，Seaton，&Pritchard，2013）。知识点掌握情况迭代更新的算法思想如表3所示。其中，P（Lk）表示学习者在回答第k道题之前对相应知识已掌握的先验概率，而P（Lk|evidencek）根据学习者第k道题回答情况，表示更新后的已掌握知识的后验概率。另外，最后一个等式表示的是学习者答题后收到系统反馈时的学习转化过程，这个公式在加入学习概率后计算新的先验概率。