知识追踪在智能教育中的作用
1. 知识追踪的定义、现状及挑战
在上学的时候经常碰到过这样的状况，老师会经常考试，那么老师不能平白无故的给你考试，为什么要考试呢？他考试的主要目的就是为了掌握你对于某一知识的衡量水平，那么对于现在的技术水平而言呢呃，我们教育上面的一些主要模式主要是老师来出题，然后学生做题，然后老师根据学生的或者题目的反馈来衡量一个学生的水平，当然这样是有它自身的缺点，主要缺点在于老师的工作量实在是太大了，那么有没有什么方法能够改善这困境呢？那么这一道引入我们知识追踪。
2. 简单知识追踪的模型——贝叶斯知识追踪 (Bayesian Knowledge Model)
3. 深度知识追踪基础—— RNN 和 LSTM
1 ） RNN 的定义
2 ） LSTM —— RNN 的改进版
3 ） RNN 在深度学习中的应用实例
4. 深度知识追踪模型
1 ）模型描述
2 ）模型的优缺点
3 ）用模型描述知识点之间的相互依赖
5. 深度知识追踪实践
1 ）在模拟数据集上的表现
2 ）在 Khan 线课程数据集上的表现
3 ）在沪江英语词汇量测试数据集上的表现
4 ）在中考模拟考数学试题数据集上的表现