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帕斯奎尔·安塞尔米;卢卡·斯特凡努蒂;黛博拉·德·丘索莱;埃吉迪奥·罗布斯托

通过二元马尔可夫过程在知识空间理论中建模学习。 （英语） Zbl 1475.91269号

数学杂志。精神病。 103，文章ID 102549，16 p.（2021）.
总结：双变量马尔可夫过程（BMP）由Y.以法莲和B.L.标记[发现。趋势信号过程。6，第1期，1-95页（2012；Zbl 1404.94014号)]由连续时间内的一对随机过程组成，一个是可观测的，另一个是潜在的，它们共同构成马尔可夫过程。在本文中，网络教学系统用户的导航行为和学习过程被联合建模为BMP，并受到与基于能力的知识空间理论概念一致的假设的约束。这些约束表示为对基于网络的系统和学习过程性质的正式假设。假设观察到的过程是个人在智能辅导系统页面中的导航，而潜在的学习过程是能力结构中状态之间的转换。该方法在建模具有不同假设的学习场景时似乎相当通用和灵活。例如，BMP模型是针对一些示例性场景开发的。提出了基于期望最大化算法的最大似然参数估计方法。仿真研究结果表明，该估计算法能够很好地恢复参数值。将二元马尔可夫模型应用于学生导航智能教学系统Stat-Knowlab的实际数据的结果表明，所提出的方法可以对学生的学习过程提供有用的见解。

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MSC公司：

91E40型 心理学中的记忆和学习
60年28日 连续时间Markov过程在离散状态空间中的应用

关键词：

学习过程;二元马尔可夫过程;二元马尔可夫模型;知识空间理论;智能教学系统

引文：

Zbl 1404.94014号
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\textit{P.Anselmi}等人，《数学杂志》。精神病。103，文章ID 102549，16 p.（2021；Zbl 1475.91269）
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