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在线学习的增长得益于互联网上各种形式的教学材料，如 MOOC 和智能辅导系统 (ITS)，反过来又增加了在自适应学习环境中为学生提供个性化指导的相关性。在教育环境中应用人工智能 (AI) 技术为学习者提供自适应学习内容的兴趣日益浓厚，但挑战也不少。知识评估对于提供自适应学习环境是必不可少的。学生模型是自适应学习环境中知识评估的基本构建块。本文旨在回顾早期教育研究中心理测量理论主导的学生模型家族的发展、最近的调整以及机器学习和深度学习技术的进步。我们的评论不仅涵盖了重要的学生模型家族，还从人工智能和教育的理论和实践角度介绍了它们被发明的原因。我们相信，本评论中涵盖的讨论将成为教育研究人员对人工智能入门见解的宝贵参考，并努力向人工智能专家介绍学习科学领域知识评估的基本心理测量观点。最后，我们提供了最近面临的挑战以及在未来自适应学习生态系统中开发有效知识评估技术的一些潜在方向。
适用于自适应学习环境的人工智能辅助知识评估技术
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