用贝叶斯动态模型诊断人工智能学生的学习过程

Cinthia Vegega, Ariel Deroche, Pablo Pytel, H. Ramón, Luciano Straccia, M. Acosta, María Florencia Pollo-Cattaneo
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摘要

在本世纪,教育的目标之一是灌输认知技能,使他们能够通过批判性阅读来寻找、发现和理解信息。这些技能在任何工程职业中都是可取的,但在“人工智能”等学科中却变得不可或缺,因为这些学科几乎每天都有创新。从这个意义上说,贝叶斯网络是一种能够识别学生学习风格的智能系统。然而,它们并不能令人满意地代表这种知识的发展方式。因此,本文提出应用动态模型来诊断学生的学习过程,从而更好地理解他们的行为。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Diagnóstico del Proceso de Aprendizaje de Alumnos de Inteligencia Artificial mediante un Modelo Dinámico Bayesiano
En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les permitan buscar, encontrar y comprender información mediante una lectura crítica. Dichas habilidades son deseables en cualquier carrera ingenieril, pero se vuelven imprescindibles en disciplinas como la ‘Inteligencia Artificial’ donde aparecen innovaciones casi todos los días. En tal sentido, las Redes Bayesianas son un tipo de Sistema Inteligente que permite identificar el estilo de aprendizaje de los alumnos. Sin embargo, no representan satisfactoriamente la manera en que esos conocimientos evolucionan. Por consiguiente, el presente trabajo propone aplicar un Modelo Dinámico para diagnosticar el proceso de aprendizaje de los alumnos y así comprender mejor su comportamiento.
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