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Empirical Derivation of a Sequence of User Stereotypes for Language Learning

机译：基于用户刻板印象的语言学习的经验推导

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The work described here pertains to ICICLE, an intelligent tutoring system for which we have designed a user model to supply data for intelligent natural language parse disambiguation. This model attempts to capture the user's mastery of various grammatical units and thus can be used to predict the grammar rules he or she is most likely using when producing language. Because ICICLE'S user modeling component must infer the user's language mastery on the basis of limited writing samples, it makes use of an inferencing mechanism that will require knowledge of stereotypic acquisition sequences in the user population. We discuss in this paper the methodology of how we have applied an empirical investigation into user performance in order to derive the sequence of stereotypes that forms the basis of our modeling component's reasoning capabilities.
机译：此处描述的工作与ICICLE有关，ICICLE是一种智能辅导系统，我们为其设计了一个用户模型，以提供用于智能自然语言解析歧义消除的数据。该模型试图捕获用户对各种语法单位的掌握，因此可以用来预测他或她在生成语言时最有可能使用的语法规则。由于ICICLE的用户建模组件必须根据有限的书写样本来推断用户的语言掌握程度，因此它利用了一种推断机制，该机制将需要了解用户群体中的定型习得序列。在本文中，我们将讨论如何对用户性能进行实证研究的方法，以得出定型序列，这些定型序列构成了建模组件推理能力的基础。

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