Algorithmic Debugging for Intelligent Tutoring: How to Use Multiple Models and Improve Diagnosis
Algorithmic Debugging for Intelligent Tutoring: How to Use Multiple Models and Improve Diagnosis
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智能辅导的算法调试：如何使用多个模型并改进诊断
DOI：
10.1007/978-3-642-40942-4_24
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
C. Zinn
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
C. Zinn
智能辅导系统(ITSS)只有在有限且定义明确的情境下才能对学习者的问题解决行为进行智能诊断。学习者被期望通过严格遵循规定的问题解决策略来解决问题，通常是以固定的顺序、循序渐进的方式。没有达到预期的学习者经常会被错误的诊断，即使人类教师会判断他们的行为是可以接受的。为了解决这个问题，我们扩展了我们之前在认知诊断方面的工作，这是基于逻辑编程和元级别技术的。我们新颖地使用了夏皮罗的算法调试，现在可以针对多个模型独立分析学习者的输入。学习者现在可以遵循许多可能的算法中的一种来解决给定的问题，他们可以期待辅导系统以更高的诊断质量做出反应，而计算成本可以忽略不计。
Intelligent tutoring systems (ITSs) are capable to intelligently diagnose learners’ problem solving behaviour only in limited and well-defined contexts. Learners are expected to solve problems by closely following asingleprescribed problem solving strategy, usually in a fixed-order, step by step manner. Learners failing to match expectations are often met with incorrect diagnoses even when human teachers would judge their actions admissible. To address the issue, we extend our previous work on cognitive diagnosis, which is based on logic programming and meta-level techniques. Our novel use of Shapiro’s algorithmic debugging now analyses learner input independently againstmultiplemodels. Learners can now follow one of many possible algorithms to solve a given problem,andthey can expect the tutoring system to respond with improved diagnostic quality, at negligible computational costs.
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