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本文介绍了一种新颖的方法，可以通过将Deming周期与中性粒子统计数据相结合来增强基于能力的学习。基于能力的教育专注于实践技能，但是学生表现和评估的不确定性可能会阻碍其有效性。中性粒子统计与传统方法不同，明确模型不确定性，为教育数据中的不确定性提供了更完整的情况。这种方法将中性粒的数字整合到了培养分析中，以预测学习结果并量化这些预测的置信度。这些预测及其相关的不确定性，然后告知Deming周期（计划检查），使教育工作者能够根据数据驱动的信息动态调整教学策略。这会导致更明智的决策，提高了预测的准确性和可靠性，并最终促进了基于能力的教育的持续改进。
使用中性粒子回归增强基于能力的学习
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