基于贝叶斯知识跟踪模型的慕课学生评价

王卓; 张铭

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将贝叶斯知识跟踪模型应用到Coursera,详细分析出大规模在线公开课程（massive open online courses,MOOC）的数据特点,据此对贝叶斯知识跟踪（Bayesian knowledge tracing,BKT）变形,先后提出Aspect-BKT和History-BKT两套模型,并进行实验检验,根据实验结果分析BKT参数含义.实验结果表明,History-BKT 与前人提出的IDEM-Count模型有可比的预测效果.

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来源
《中国科技论文》 |2015年第2期|P.241-246|共6页
作者
王卓; 张铭;
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作者单位

北京大学信息科学技术学院,北京100871;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
大规模在线公开课程; 贝叶斯知识; 跟踪模型; 学生评价; 隐马尔科夫模型;

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