PAISA算法引擎模型图:

北极星PAISA人工智能算法引擎:以大数据为基础,以PAISA高级算法为技术内核,结合纳米级知识图谱、知识点追踪理论模型PBKT,进而构建学情“数据画像”,自动规划“最优学习路径”

北极星PAISA人工智能算法引擎
PAISA高级算法:
北极星PAISA高级算法示意图
PBKT知识追踪模型(PB Knowledge Tracing):

北极星PAISA人工智能算法引擎:以大数据为基础,以PAISA高级算法为技术内核,结合纳米级知识图谱、知识点追踪理论模型PBKT,进而构建学情“数据画像”,自动规划“最优学习路径”

北极星AI PBKT知识追踪模型图
模型参数(Model Parameters):
P(L0):学生初始掌握概率(Initial Knowledge)
P(T) :经过训练,从未掌握到掌握的概率(Probability of Learning)
P(G):未掌握,蒙对的概率(Probability of Guess)
P(S):已掌握,出错的概率(Probability of Slip)
节点意义(Nodes Representation):
K:知识节点(Knowledge)
Q:问题节点(Question)
节点状态:(Node States):
K:两种状态(0或1)
Q:两种状态(0或1)

纳米级知识图谱模型图:
北极星AI纳米级知识图谱模型图
知识点掌握程度“学情画像”、最优学习路径规划示意图:
北极星AI最优学习路径规划示意图
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