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从启发式到分析:在线学习中的努力与进度预测

arXiv cs.LG · 2026-05-14 缓存

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。

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