bayesian knowledge tracing
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27
(FIVE YEARS 6)

H-INDEX

7
(FIVE YEARS 0)

2021 ◽  
Vol 15 (4) ◽  
pp. 358
Author(s):  
Tak Lam Wong ◽  
Di Zou ◽  
Gary Cheng ◽  
Jeff Kai Tai Tang ◽  
Yi Cai ◽  
...  

Author(s):  
Fei Liu ◽  
Xuegang Hu ◽  
Chenyang Bu ◽  
Kui Yu

Author(s):  
Francisco Cervantes-Pérez ◽  
Joaquin Navarro-Perales ◽  
Ana L. Franzoni-Velázquez ◽  
Luis Valentín

Author(s):  
Fu Lee Wang ◽  
Tak Lam Wong ◽  
Di Zou ◽  
Gary Cheng ◽  
Jeff Kai Tai Tang ◽  
...  

2020 ◽  
Author(s):  
Antonio Carlos Raposo ◽  
Djefferson Smith Santos Maranhão ◽  
Carlos De Salles Soares Neto

O aprendizado de algoritmos é um tema complexo e existem diversas iniciativas didáticas para aprimorar a experiência do aluno, como tutores inteligentes. A capacidade preditiva de modelos de conhecimento é fundamental para o funcionamento apropriado de tutores inteligentes. Adicionalmente, existem poucos estudos, neste contexto, que indicam os efeitos que o domínio de ensino tem sobre a capacidade preditiva dos modelos. Este artigo apresenta uma análise qualitativa e comparativa entre modelos de conhecimento como Bayesian Knowledge Tracing e Performance Factor Analysis a fim de se identificar possíveis peculiaridades no domino do ensino de algoritmos. Os resultados apontam que a forma de considerar os erros de compilação influencia decisivamente na capacidade preditiva dos modelos e existem argumentos tanto para manter os dados quanto para a remoção dos mesmos.


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