从学生模型中提取知识以区分逻辑推理中的男性和女性

学习过程是教师与学生之间、以及学生彼此之间进行沟通和互动的过程。教师与学生的互动在学习与教育过程中具有极其重要的意义。这种互动的模式和风格由教育情境、趋势与关注点以及教育特征所决定。课堂互动对于提高学习过程的效率和提升学生的学业水平具有重要且巨大的作用。学生需要学习研究技能和习惯，尤其是在大学阶段。学习的有效性受到多种因素的影响，其中包括课堂中占主导地位的互动行为模式。这些模式体现在教师和学习者在学习过程中的活动中。学习的有效性还受到教师有助于其成功的认知与非认知特征、学习者特征、教学科目以及教学方法的影响。本文提出了一种从学生模型中提取知识的机器学习算法。该算法利用遗传算法和神经网络的固有特性，从学生数据库中提取可理解的规则。这些知识用于区分专家系统课程中逻辑推理方面的男性和女性水平。