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The details matter: methodological nuances in the evaluation of student models

机译：细节很重要：学生模型评估中的方法上的细微差别

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The core of student modeling research is about capturing the complex learning processes into an abstract mathematical model. The student modeling research, however, also involves important methodological aspects. Some of these aspects may seem like technical details not worth significant attention. However, the details matter. We discuss three important methodological issues in student modeling: the impact of data collection, the splitting of data into a training set and a test set, and the details concerning averaging in the computation of predictive accuracy metrics. We explicitly identify decisions involved in these steps, illustrate how these decisions can influence results of experiments, and discuss consequences for future research in student modeling.
机译：学生建模研究的核心是将复杂的学习过程捕获到抽象的数学模型中。但是，学生建模研究还涉及重要的方法论方面。这些方面中的某些方面看起来像技术上的细节，不值得关注。但是，细节很重要。我们讨论了学生建模中的三个重要的方法论问题：数据收集的影响，将数据分为训练集和测试集的数据，以及有关计算预测准确性指标的平均数的详细信息。我们明确确定这些步骤中涉及的决策，说明这些决策如何影响实验结果，并讨论对学生建模的未来研究的后果。

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