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新工具使用小测验绘制学生知识图谱
达特茅斯研究人员开发了一种知识图谱工具，可以通过有效分析学生的测验表现来改善个性化学习和人工智能辅导。
来源:Scientific Inquirer当我们学习新东西时，这些信息并不是孤立存在的。它融入了我们复杂的知识领域，与现有的想法建立了联系，并为新的学习开辟了可能性。
在《自然通讯》的一项新研究中，达特茅斯研究人员报告了一种数学技术，可以根据学生在简短的多项选择测验中的表现来绘制其概念性知识的独特景观。他们的框架将传统的测验变成了详细的地形图，捕捉了学生概念掌握的高峰和他们挣扎的低谷。
研究人员表示，这种知识图谱技术可以用来增强课堂学习，为教育工作者提供一种方法来自动识别个别学生理解和不理解的概念，跟踪他们的理解在学习过程中如何发展，并确定如何最好地将新概念与他们现有的知识联系起来。
在课堂之外，该框架可以为新一代个性化人工智能导师提供支持，使其能够深入了解学生的知识并相应地调整他们的反馈。
该研究的资深作者、达特茅斯学院心理和脑科学副教授 Jeremy Manning 表示，该框架旨在解决传统学习评估的根本局限性。
“当学生在测验中得分为 50% 时，这个数字几乎不能反映他们实际理解的内容，”曼宁说。 “他们可能完全理解了一半的材料，或者仅部分理解了全部内容，或者介于两者之间。”
“我们的方法利用了这样的直觉，即人们的知识往往会随着相关概念的不同而逐渐变化——对一个概念了解很多意味着你更有可能（尽管不能保证）对相关概念有所了解。”
概念作为坐标
镜像顶级教师
图片来源：Jeremy Manning 和 Paxton Fitzpatrick/达特茅斯学院。