面向未来学习资源预测的个性化学生知识建模

本研究针对当前教育领域中学生知识追踪和行为建模的个性化不足、学习活动多样性建模不充分以及知识获取与行为模式间相互关系被忽视的问题，提出了一种新的知识建模与材料预测方法KMaP。该方法通过集群化的学生画像提升了对未来学习资源偏好的预测能力，并在真实数据集实验中验证了其有效性与学生群体间显著的行为差异。

本研究提出了一种新的知识建模与材料预测方法KMaP，旨在解决教育领域学生个性化不足和行为建模不充分的问题。该方法通过集群化学生画像提升了学习资源偏好的预测能力，并在实验中验证了其有效性及学生行为差异。

个性化 学生行为 建模 材料预测 知识建模 集群化
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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