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这篇 arXiv 论文研究了掌握阈值与不同知识追踪模型之间的相互作用，结果表明，同一个阈值在 BKT 模型和神经知识追踪模型中会产生截然不同的进阶判定结果，因此阈值应针对每个模型以及教学优先级分别重新校准。
该论文表明，来自EdNet日志的学习策略聚类可以预测学习者的参与度，但不能预测掌握度，强调仅基于行为的分析不足以评估知识获取。
本文介绍了统一行为预测与校准分析流水线（UBP-CAP），这是一个将学生表现预测、校准误差计算和元认知失调的方差分解相结合的集成框架。在包含1,195条交互记录的数据集上进行评估，该流水线识别出正确性的关键预测因子，并揭示元认知校准主要具有情境性，而非稳定特质。
本文对七个LLM反馈代理在命题逻辑辅导中进行基准测试，发现它们在最优步骤上表现良好，但系统性地未能正确诊断有效的次优和错误解决方案，凸显了自适应辅导的局限性。
本文针对智能导学系统引入了参与度预测，利用425名中学生的交互日志，预测每周练习分钟数和掌握的新技能数量。基于特征的模型相比启发式基线将误差降低了22-33%，为导学-学习者目标设定提供了可解释的模式。