开发了一个名为UBP-CAP的新流水线，用于在智能辅导系统中整合学生表现预测和元认知校准。该框架通过三个模块处理学生行为遥测数据：用于正确性预测的LightGBM分类器、用于评估元认知对齐的校准指标，以及用于分解校准偏差的交叉广义线性混合效应模型。该研究引入了预测-解释散度指数（PEDI）来量化预测和解释特征剖面之间的结构性散度，研究结果表明学生的朴素ECE显著超过模型ECE，暗示存在系统性的校准不足。 AI
影响 通过提高学生表现预测的准确性和对元认知对齐的理解，这项研究可能带来更个性化和有效的智能辅导系统。
排序理由 研究论文，详细介绍了用于学生表现预测和元认知校准的新流水线和指标。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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