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摘要：我们提出了一个基于理论支持的模拟学习者评估教育阅读材料自适应个性化的框架。该系统从开放式教科书构建学习目标和知识组件本体，在基于浏览器的本体图谱中进行管理，用本体实体标注教科书片段，并生成对应的阅读-评估配对。模拟读者通过受建构-整合启发的记忆模型阅读文章，该模型整合了DIME风格的读者因素、KREC风格的错误概念修正，以及开放式的New Dale-Chall可读性信号。答案通过基于得分的选项选择在学习者的显性记忆状态上生成，而BKT驱动自适应过程。在三个采样学科本体和每个条件匹配队列的50名模拟学习者中，自适应阅读显著改善了计算机科学成果，在无机化学中产生了较小但不确定的正向收益，在普通生物学中表现为中性至略负。