机器学习用交互轨迹检测低自我效能感

Maeva Somny 等作者发表研究，提出用数据挖掘与机器学习方法，从学习者在技术增强学习（TEL）系统中解题时的交互轨迹中检测低自我效能信念。团队在两所大学收集交互轨迹与自我效能自评数据，构建了包含多个分类模型的机器学习流水线。 研究称，由于自我效能信念在学习过程中高度动态，密切监测学习者自我效能对提升预测性能很重要。论文呈现的是初步结果与后续展望。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。