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基于网络的智能辅导结构策略（ITSS）
注意：改进指数可以解释为如果对照组中的普通学生接受了干预，其百分位排名的预期变化。例如，改进指数 +9 表示如果学生接受了 ITSS，则普通对照组学生的预期百分位排名将增加 9 分。改进指数值是通过对符合 WWC 组设计标准的结果分析结果进行平均得出的，如 Wijekumar、Meyer 和 Lei (2012, 2017) 所报告的那样。正改进指数并不一定意味着估计的效果具有统计意义。理解结果包括格雷默读测试和 13 项研究人员设计的测量方法，这些测量方法通过识别主要思想、问题和解决方案以及评估使用结构来组织正确思想来测试学生理解书面文本的能力。ITSS 对青少年识字主题领域内的其他结果的影响尚不清楚，包括字母表、阅读流畅度、一般识字成就、写作惯例、写作效率和写作质量。
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
智能辅导系统的设计建议
这本关于团队辅导的书是计划中的系列丛书的第六本，该系列丛书探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、用于自我完善系统的机器学习、潜在标准和学习效果评估方法）。本书重点关注团队辅导。本书的讨论章节通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角来探讨主题（Sottilare、Brawner、Goldberg 和 Holden，2012 年；Sottilare、Brawner、Sinatra 和 Johnston，2017 年）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、分发 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学结果的影响。
智能辅导系统的设计建议
本书是计划中的系列丛书的第五本，该系列丛书通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角，探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如，学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、机器学习和潜在标准）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学成果的影响。
智能辅导系统的设计建议
本书是计划中的系列丛书的第五本，该系列丛书通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角，探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如，学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、机器学习和潜在标准）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学成果的影响。
圣何塞常青社区学院区上传学生疫苗接种记录的说明
2) 输入密码（如有密码问题，请联系 ITSS，电话：408-270-6411。首次登录时，只需单击“解锁/重置密码”按钮即可。这将带您完成身份验证过程，然后完成注册过程。完成后，对于任何未来登录，请输入您的 EVC 或 SJCC 学校电子邮件地址，然后单击“登录”按钮。
智能辅导系统的设计建议
本书是计划中的系列丛书的第五本，该系列丛书通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角，探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如，学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、机器学习和潜在标准）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学成果的影响。
智能辅导系统的设计建议
本书是计划中的系列丛书的第五本，该系列丛书通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角，探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如，学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、机器学习和潜在标准）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学成果的影响。
使用深厚的强化学习桥梁宣告，程序和条件元认知知识差距
在演绎域中，升序顺序的三种元认知知识类型是声明性，程序性和有条件学习。这项工作利用了深入的强化学习（DRL）提供自适应元认知干预措施，以弥合三种知识类型之间的差距，并为学生做好准备，使学生在跨越智能的辅导系统（ITS）中为未来的学习做好准备。学生收到了这些干预措施，这些干预措施教会了如何以及何时在支持默认向前链式策略的逻辑导师上使用向后策略（BC）策略。六个星期后，我们培训了学生的概率导师，该导师仅在没有干预的情况下支持BC。我们的结果表明，在ITS上，DRL弥合了学生之间的元认知知识差距，并显着提高了他们的学习表现，而不是控制同伴。此外，DRL政策适合于宣言，程序和有条件的学生对逻辑导师的元认知发展，导致他们的战略决策更加自治。关键词：深度强化学习；为将来的学习做准备；智能辅导系统；声明性知识；程序知识；有条件的知识