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Bayesian Knowledge Tracing
Bayesian Knowledge Tracing
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多智能体LLM架构在游戏中隐蔽评估金融素养
研究人员开发了一种新颖的多智能体LLM架构，称为Agentic BKT pipeline，用于在严肃游戏中隐蔽评估金融素养。该系统处理玩家决策，使用LLM对行动进行分类，然后采用四个专门的智能体来推理风险缓解、投资、消费和信用管理。这些智能体输入到贝叶斯知识追踪模型以估算掌握程度，然后综合成一个总体分数。对K-12参与者的评估表明，该pipeline的掌握程度估算与学习收益和后测分数显著相关，优于单一LLM基线。
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新系统LearnOpt映射考试认知结构
研究人员开发了LearnOpt系统，该系统利用知识图谱和约束优化来揭示标准化考试中的潜在认知结构。通过分析历史试卷，LearnOpt能够识别测试技能中的稳定模式，这些模式会随着课程变化而转移。该系统基于这些已识别的结构生成个性化学习计划，与基于频率的主题推荐相比，取得了适度但真实的改进。