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Using Bayesian Networks for Knowledge Representation and Evaluation in Intelligent Tutoring Systems

机译：使用贝叶斯网络进行智能辅导系统的知识表示和评估

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Assessing knowledge acquisition by the student is a main task of an Intelligent Tutoring System. Assessment is needed in order to adapt learning materials and activities to students capacities. To evaluate knowledge acquisition, different techniques can be used, such as probabilistic inference. In this paper we present a proposal based on Bayesian Networks to infer the level of knowledge possessed by the student. We implemented a kind of test to know what student knows. During the test, the software system chooses the new questions based on the responses to the previous ones, that is, the software system makes an adaption in real time. To get the inferences, we use a network of concepts, which contains the relationships between those concepts. This work is focused on the design of the Bayesian Network and the algorithm to do inferences about students knowledge.
机译：评估学生的知识收购是智能辅导系统的主要任务。需要评估，以使学习材料和活动适应学生的能力。为了评估知识获取，可以使用不同的技术，例如概率推断。在本文中，我们提出了一项基于贝叶斯网络的提案，以推断学生所拥有的知识水平。我们实施了一种了解学生所知道的测试。在测试期间，软件系统根据对以前的响应选择新问题，即软件系统实时进行适应。为了获得推论，我们使用一个概念网络，其中包含这些概念之间的关系。这项工作侧重于贝叶斯网络的设计和算法，以便对学生知识进行推断。

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