Gurdeep Singh Virdee

新流水线整合学生表现预测与元认知校准

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。