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Prerequisite Structure Discovery in Intelligent Tutoring Systems

  • ENSTA ParisTech

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Résumé

This paper addresses the importance of Knowledge Structure (KS) and Knowledge Tracing (KT) in improving the recommendation of educational content in intelligent tutoring systems. The KS represents the relations between different Knowledge Components (KCs), while KT predicts a learner's success based on her past history. The contribution of this research includes proposing a KT model that incorporates the KS as a learnable parameter, enabling the discovery of the underlying KS from learner trajectories. The quality of the uncovered KS is assessed by using it to recommend content and evaluating the recommendation algorithm with simulated students.

langue originaleAnglais
titre2023 IEEE International Conference on Development and Learning, ICDL 2023
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages176-181
Nombre de pages6
ISBN (Electronique)9781665470759
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2023
Modification externeOui
Evénement2023 IEEE International Conference on Development and Learning, ICDL 2023 - Macau, Chine
Durée: 9 nov. 202311 nov. 2023

Série de publications

Nom2023 IEEE International Conference on Development and Learning, ICDL 2023

Une conférence

Une conférence2023 IEEE International Conference on Development and Learning, ICDL 2023
Pays/TerritoireChine
La villeMacau
période9/11/2311/11/23

Empreinte digitale

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