面向自适应教育系统的多元 Elo 学习者模型
计算机与社会
2019-10-29 v1 人机交互
摘要
Elo 评级系统已被认为是自适应教育系统中对学生和题目建模的有效方法。现有的基于 Elo 的模型有一个限制性假设，即题目仅被标记为单一概念，并且主要在自适应测试系统的背景下进行研究。本文引入一种适用于学习项目可被标记为多个概念领域的多元基于 Elo 的学习者模型，并研究其在自适应学习背景下的拟合度。为评估该模型，我们首先使用合成和公开数据集将所提模型的预测性能与标准基于 Elo 的模型进行比较。本研究结果表明，所提模型相比标准基于 Elo 的模型具有更优的预测性能，但差异相当小。我们随后通过将所提多元基于 Elo 的模型集成到融合开放学习者模型（OLMs）原则的自适应学习系统中，考察其拟合度。该研究结果表明，由多元基于 Elo 的模型导出的额外参数具有两个进一步优势：引导系统的自适应行为，以及为学生和教师提供额外洞察。
引用
@article{arxiv.1910.12581,
title = {A Multivariate Elo-based Learner Model for Adaptive Educational Systems},
author = {Solmaz Abdi and Hassan Khosravi and Shazia Sadiq and Dragan Gasevic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12581},
year = {2019}
}
备注
Published in the Proceedings of the 12th International Conference on Educational Data Mining