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2023年教育科研创新项目的成功案例与启示年的成功案例与启示引言：2023年，作为全球教育科研创新的重要里程碑，见证了许多令人瞩目的成功案例。
这些项目的成功不仅彰显了教育科技的力量，也给我们带来了诸多启示。
本文旨在介绍2023年教育科研创新项目的成功案例，并从中探讨对未来教育发展的重要启示。
一、自适应学习平台的成功案例2023年，出现了一款名为“自适应学习助手”的教育科研创新项目。
该项目基于大数据和技术，通过分析学生的学习行为和表现，根据学生的个性化需求，量身定制学习计划和资源推荐。
经过试点实验，该平台在学生学习成绩和学习兴趣方面取得了显著的提升。
此成功案例给我们带来了启示：教育科研创新应注重学生的个性化需求，借助先进的技术手段，如大数据和等，为学生提供定制化的学习方案，使每个学生都能在适合自己的环境中取得进步。
二、虚拟现实技术在学科教学中的应用2023年，教育科研创新项目中出现了一种名为“虚拟现实学科教学”的创新模式。
通过虚拟现实技术，学生可以身临其境地参与到各个学科的学习和实践中，提升学习的体验和理解力。
例如，在历史课上，学生可以利用虚拟现实技术亲临历史事件的现场，深入了解历史文化；在科学课上，学生可以通过虚拟实验室进行实验，提升科学实践能力。
这一成功案例启示我们：教育科研创新应积极探索各种先进技术在学科教学中的应用。
通过虚拟现实等技术，可以提供更为直观、生动的学习体验，激发学生的学习动力，提高学科学习的效果。
三、教师专业化培训的成功案例2023年，一项名为“全方位教师专业化培训”的教育科研创新项目得到了成功实施。
该项目通过构建全方位的师资培训机制，包括线上学习、线下实践、跨校交流等多种形式，提高教师的教学水平和专业素养。
试点实验结果表明，参与该项目的教师教学效果明显提升，学生学习成绩有所提高。
此案例给予了我们重要的启示：教育科研创新应注重教师专业化培训，提供多元化、全方位的培训机制。
通过培养教师的教学能力和核心素养，提高教育质量，促进学生综合素质的全面发展。
在线教育平台中的自适应学习技术研究一、背景介绍随着互联网的高速发展和技术的革新，网络教育已经成为了一个越来越重要的领域。
网络教育的一大特点就是它能够提供灵活的教育方式，这意味着学习者可以根据自己的兴趣和需求自由地选择学习内容和学习路径。
然而，由于学习者在学习过程中的差异性，这种灵活性也可能导致学习效果的下降。
人们在过去几年的研究中发现，自适应学习技术可以很好地解决这个问题，这使得在线教育平台的自适应学习技术变得越来越重要。
二、自适应学习技术的定义与原理自适应学习技术是指根据学习者的个性、兴趣和学习需求，通过运用学习评估、知识表示、决策规则和学习策略等技术手段来实现课程的个性化和差异化，以实现更好的学习效果。
自适应学习技术的基本原理是将学习者作为课程中的主体，把学习者的特定关注点和需求作为启发，以此来提升学习者的学习能力和分析能力，减少学习偏差和学习疲劳，提升课程的效果。
三、自适应学习技术在在线教育中的应用自适应学习技术在在线教育平台中的应用十分广泛，主要体现在以下几个方面：1. 课程个性化。
在线教育平台通过对学习者进行分析，根据学习者的特点和需求，自动调整课程内容和难度，以适应不同学习者的特点。
2. 学习推荐。
通过分析学习者的学习数据、学习历史和学习兴趣，自适应学习技术能够推荐符合学习者需要的课程和资料，从而提高学习效率和成果。
3. 学习数据采集分析。
学习者在学习过程中产生的数据是决定学习者个性学习的基础，通过对这些学习数据的分析，可以为学习者提供更好的学习支持和服务。
4. 智能交互和学习协作。
智能化的交互方式和学习协作功能可以使学习者更好地结合自己的学习需求，让学习过程更加舒适、高效。
四、自适应学习技术的发展趋势与挑战随着大数据和人工智能等科技的不断发展，在线教育平台也必须不断更新技术手段来提供更好的学习效果。
同时，自适应学习技术也面临着一些挑战，包括：1. 数据保密和隐私问题。
在线教育平台必须建立健全的数据保密和隐私保护机制，保证学习者的个人信息不被泄露。
第1篇随着科技的飞速发展，智能教育应用逐渐成为教育行业的热点。
这些应用利用大数据、人工智能、云计算等技术，为学生提供更加个性化和高效的学习体验。
本文将以一个具体的案例——智慧校园中的个性化学习平台为例，探讨智能教育应用在现实中的应用。
一、案例背景某市一所重点中学，为了提高学生的学习成绩和综合素质，引进了一款名为“智慧校园”的智能教育应用。
该应用集成了个性化学习、智能评测、家校互动等功能，旨在为学生打造一个高效、便捷的学习环境。
二、案例介绍1. 个性化学习“智慧校园”中的个性化学习平台根据学生的兴趣爱好、学习习惯、学习进度等因素，为学生推荐合适的学习内容和学习路径。
具体表现在以下几个方面：（1）智能推荐：平台根据学生的学习数据，分析学生的优势和不足，为学生推荐相应的学习资料、习题和视频课程。
（2）学习路径规划：平台根据学生的学习进度和目标，为学生制定个性化的学习路径，帮助学生高效完成学习任务。
（3）学习计划管理：平台为学生提供学习计划管理功能，帮助学生合理安排学习时间，提高学习效率。
2. 智能评测（1）自动批改：平台支持在线考试和作业提交，自动批改选择题、填空题等客观题，减轻教师负担。
（2）错题分析：平台对学生的错题进行统计分析，帮助学生找出学习中的薄弱环节，有针对性地进行复习。
（3）学习报告：平台生成学生的学习报告，展示学生的学习进度、成绩变化和错题分布，方便教师和家长了解学生的学习情况。
3. 家校互动（1）家校沟通：平台提供家校沟通功能，方便教师与家长实时交流学生的学习情况，共同关注学生的成长。
（2）家长课堂：平台定期举办家长课堂，邀请教育专家为家长讲解家庭教育知识，提高家长的教育水平。
（3）家校活动：平台组织家校活动，促进家校合作，增强家长对学校的信任和满意度。
三、案例成效1. 提高学生学习成绩：通过个性化学习平台，学生的学习兴趣和积极性得到提高，学习成绩显著提升。
2. 减轻教师负担：智能评测功能减轻了教师的批改负担，让教师有更多时间关注学生的个性化需求。
人工智能技术在在线教育中的应用案例在当今数字化时代，在线教育的普及已经成为教育领域的重大变革。
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，其在在线教育中的应用日益广泛，正在改变传统的教学模式和学习体验。
本文将探讨人工智能技术在在线教育中的多个应用案例，以揭示其对学习效果、教育公平和个性化教学的深远影响。
人工智能技术在在线教育中的一个显著应用是智能辅导系统。
这些系统使用机器学习算法分析学生的学习行为，以提供个性化的学习建议和资源。
例如，Knewton是一个基于数据的自适应学习平台，它通过实时收集和分析学生的学习进度与习惯，动态调整课程内容，帮助学生在合适的难度下进行学习。
此类系统不仅能够即时识别学生的知识盲点，还能够为每位学生量身定制学习方案，从而优化学习效果。
在语言学习领域，人工智能技术的应用同样展现出强大的潜力。
Duolingo便是一个典型的例子，利用自然语言处理和语音识别技术，提供交互式语言学习体验。
该平台能够实时评估学生的发音，给出反馈并推荐相关练习。
通过不断与用户互动，Duolingo可提高学习过程的趣味性和有效性，同时适应不同学习者的需求。
在线教育平台的评估与分析能力也因人工智能技术的引入而得到了极大提升。
使用学习分析技术，教育机构可以有效跟踪和评估学生的学习成就，识别学习障碍，并及时调整教学策略。
例如，Learning Catalytics是一种基于云的教育工具，它能够实时收集学生的反馈，并由教师进行分析。
这种数据驱动的方法使教师能够更直观地了解学生在课堂中的表现，从而促进个性化的教学调整。
人工智能在在线教育中的另一大应用是虚拟助教的引入。
虚拟助教通过自然语言处理和机器学习，能够为学生提供即时的解答和支持。
以萨特大学的虚拟助教为例，学生在课堂学习中遇到的问题可以通过聊天界面与虚拟助教进行互动，系统通过理解自然语言的问题，迅速提供准确的答案，帮助学生解决疑惑。
这种应用不仅提高了学习效率，还减轻了教师的负担，使得他们可以更加专注于教学质量的提升。
AI应用在教育中的成功案例有哪些《AI 应用在教育中的成功案例有哪些》在当今数字化的时代，AI（人工智能）正以惊人的速度改变着各个领域，教育领域也不例外。
AI 技术的应用为教育带来了创新和变革，提高了教学质量和学习效果，以下便是一些成功的案例。
个性化学习是 AI 在教育中应用的一个重要方面。
以自适应学习平台为例，它能够根据学生的学习进度、能力和偏好，为每个学生量身定制学习计划。
比如，＿____同学在数学学习上较为薄弱，平台通过分析他的答题情况和学习行为，发现他在代数部分的理解存在困难。
于是，为他推送了更多与代数相关的基础课程和练习题目，并以更直观、生动的方式进行讲解。
经过一段时间的个性化学习，＿____同学的数学成绩有了显著提高。
智能辅导系统也是 AI 应用的一大亮点。
这类系统可以随时为学生解答问题，提供即时的反馈和指导。
例如，在语言学习中，学生通过语音输入问题，智能辅导系统能够迅速识别并给出准确的回答和解释。
它还能纠正学生的发音错误，提供语法和词汇方面的建议。
对于那些在课外学习中遇到困难又无法及时请教老师的学生来说，智能辅导系统就像一位随时在线的私人教师。
AI 还在教育评估中发挥了重要作用。
传统的考试评估方式往往具有局限性，而基于 AI 的评估系统能够更全面、准确地评估学生的学习情况。
比如，自动化作文评分系统不仅可以评估语法和拼写错误，还能分析文章的结构、逻辑和内容深度。
它能够快速处理大量的作文，为教师节省了时间，使他们能够将更多精力投入到教学和个性化指导中。
虚拟学习环境也是 AI 带来的创新之一。
通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，学生可以身临其境地参与学习过程。
比如，在历史课上，学生可以通过 VR 技术“穿越”回古代，亲身体验历史事件的发生过程；在地理课上，利用 AR 技术，学生可以直观地看到地球的内部结构和大气环流。
这种沉浸式的学习体验大大提高了学生的学习兴趣和参与度。
此外，AI 还被应用于教育资源的管理和分配。
自适应教育平台的设计和技术实现随着时代的不断进步，教育已经从过去的单一式教学逐渐变得多样化。
自适应教育就是其中的一种。
所谓自适应教育，是指根据学生个性化的学习需求、兴趣爱好以及学习习惯，以相应的方式进行教学，使每个人都能以最佳状态学习，并且进行有效的知识积累。
在这样的背景下，设计和技术实现一款能够让每个学生获取最合适教育的自适应平台成为了一个刻不容缓的问题。
一、自适应教育平台的概念和意义在传统的学习模式下，学生通常都是按照固定的进度、知识点、顺序进行学习。
但是大家都知道，每个人的学习能力、习惯、喜好都是不同的，如果只按照一个标准方式进行教育，那么就会使得部分学生因为难度过高或者过低而出现学习效率不高、兴趣逐渐减少等问题。
因此，自适应教育平台的设计和技术实现显得极为必要。
那么自适应教育平台的概念是什么呢？简单来说，它就是一种可以根据学生所需要的特定学习方式来个性化编排内容的学习平台。
这种平台建立在人工智能等先进技术之上，以个体化为基础，在符合教育要求的基础上，通过分析学生的学习风格、兴趣爱好、工作习惯、学习性格等因素，为学生精准地、高效地提供相应的学习资源和服务。
二、自适应教育平台的设计和技术实现自适应教育平台的设计和技术实现是一个复杂的过程，涉及到多个方面的问题，例如数据分析、智能算法、人机交互等。
一个典型的自适应教育平台应当包括以下几个方面的设计和技术：1. 学习分析系统：学习分析系统是自适应教育平台的核心部分之一，它的作用是通过对学生数据的分析和处理，帮助教师更好地了解学生的学习习惯、兴趣爱好，进而为学生提供符合他所需要的最佳的学习资源和服务。
学习分析系统直接关系到整个自适应教育平台的精准度和效率。
2. 课程自主编排系统：自适应教育平台的课程流程是非常重要的，可以说是自适应教育平台的灵魂所在。
因此，如何编排课程流程，使得学生能够按照自己的学习能力和兴趣爱好来学习，就显得非常重要了。
课程自主编排系统的设计通过对大量的学生学习数据的分析，将每个学生的学习路径自动调整到所需的难度和速度，并能够根据学习效果来作出进一步的调整，使学生更好地适应自己。
人工智能在教育系统中的自适应学习应用案例分享随着科技的不断发展，人工智能已经逐渐融入到了各个领域，其中包括教育系统。
人工智能的自适应学习能够根据学生的学习需求和能力水平进行个性化的辅导和指导，提高学习效果和学生的学习动力。
本文将分享几个人工智能在教育系统中的自适应学习应用案例。
首先，一个典型的案例是智能辅导学习系统。
这种系统通过收集学生的学习数据，分析学生的学习习惯和能力水平，针对性地提供学习资源和练习题，帮助学生更好地掌握知识。
举个例子，当学生在学习中遇到难题时，系统能够根据学生的回答情况和错误分析，智能地生成相应的提示和解析，帮助学生理解并解决问题。
同时，系统还可以根据学生的学习结果进行评估和反馈，帮助学生及时发现和纠正错误，提高学习效果。
另一个案例是智能化的作业批改系统。
传统的作业批改需要教师投入大量时间和精力，容易出现疏漏和主观性评价。
而智能化的作业批改系统能够通过机器学习和自然语言处理技术，准确地评估学生的作业。
该系统可以根据事先设定的准则和模型，自动检查学生的作业，并给出相应的评分和建议。
同时，系统还能够补充性地提供讲解和答疑，让学生更好地理解和掌握知识。
此外，还有一种自适应学习应用案例是个性化的学习推荐系统。
这种系统通过分析学生的学习兴趣和学习习惯，为他们推荐适合的学习资源和学习路径。
例如，当学生登录系统时，系统会根据学生的历史学习记录和偏好，自动推荐相应的教材、课程和学习活动，提供个性化的学习体验。
这种个性化的推荐系统不仅可以提高学生的学习效果，还可以激发学生的学习兴趣和主动性。
最后，还有一个值得一提的案例是虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在教育中的应用。
虚拟现实和增强现实技术可以创造出逼真的虚拟学习环境，使学生身临其境地进行互动学习。
同时，这些技术还可以提供个性化的学习体验，根据学生的需求和能力进行相应的调整。
例如，在学习化学实验的过程中，学生可以通过虚拟实验室进行实验，体验真实的实验环境和操作，并通过系统的反馈和提示，提高实验技巧和安全意识。
自适应学习平台的关键技术与典型案例□文/万海鹏理学博士，现为首都师范大学教育学院讲师，本硕博均就读于北京师范大学教育学部教育技术学专业，学习期间受国家留学基金委资助前往多伦多大学教育研究院学习一年，主要从事计算机教育应用、适应性学习方面的研究，已发表学术期刊和国际会议论文数十篇，已授权国家发明专利两项，主持或参与省部级项目多项。
万海鹏任何科学技术的发展进步都是为人类服务的，随着人工智能技术的迅猛发展，如何用人工智能技术来变革传统的教育模式成为业内人士研究的热门问题。
其中，作为“AI+教育”中的一个重要应用领域，自适应学习由于能够针对不同的学习者提供不同的解决方案，为“因材施教”的个性化学习提供了新的可能。
本文将以Knewton 的自适应学习平台为例，阐述其中的关键技术与典型案例。
9697自适应学习长期以来一直是教育研究领域所关注的话题，也是“人工智能+教育”的一个重要应用领域。
自适应学习平台最早可追溯到20世纪90年代，Brusilovsky[1] 对其进行了系统化的分类和总结，提出了自适应学习系统（也称AEHS，Adaptive Educational Hypermedia Systems）的通用模型，包括领域模型、学生（用户）模型、教学模型以及自适应引擎四个模块。
同时，Brusilovsky 认为基于用户模型（User Model）来实现自适应是AEHS 的核心，而用户模型的构建与更新是关键。
其中用户模型主要涉及学习目标、知识结构、用户背景、学习经历、用户偏好五个方面，而自适应则主要表现在导航和呈现两个方面。
美国教育技术办公室 从学习分析和数据挖掘的视角描绘了自适应学习系统的通用组件和数据流模型，如图 1所示，主要涉及学习内容、自适应引擎、干预引擎、预测模型、仪表盘以及学生学习数据和学生人口信息数据，并包含五个数据流过程。
其中，学习内容部分主要用来进行内容的管理、维护以及传送，通过与学生的相互作用来传送支持学生学习的个性化科目内容和评价方案；学生学习数据（或其他大数据存储库）主要用于存储做了时间标记的学生输入数据，以及学生在操作系统时所捕捉到的行为数据；预测模型部分是将学生人口数据（从一个外部的学生信息系统中获得的）和学生学习数据中的学习／行为数据进行整合，跟踪学生的学习进展并对其未来的行为和表现进行预测；仪表盘是利用预测模型的输出，并结构化地生成学习结果“仪表盘”，并为各类用户提供可视化反馈；自适应引擎则主要基于预测模型的输出调整内容传送组件，并根据学生表现的优劣及兴趣大小来传送内容，以保证持续的学习质量的提升；干预引擎则允许教师、管理者或者系统开发者干预甚至推翻整个自适应学习系统，从而为学生的学习提供更好的服务。
在上述自适应学习框架的基础上，随着信息技术的发展，自适应学习的理论及其核心技术的实现获得了长足的发展和进步。
下面将以美国的Knewton 作为自适应学习平台的典型案例，从数据驱动的学习服务要素和核心技术两个方面对其实施自适应学习的关键技术和方法进行详细介绍[3]。
[1]Brusilovsky, P. Methods and techniques of adaptive hypermedia[J]. User modeling and user-adapted interaction, 1996, 6(2-3), 87-129.[2]U.S. Department of Education, Office of Educational Technology, Enhancing Teaching andLearning Through Educational Data Mining and Learning Analytics: An Issue Brief,Washington, D.C., 2012.[3]万海鹏,汪丹.基于大数据的牛顿平台自适应学习机制分析[J].现代教育技术,2016,(05):5-11.图1：典型自适应学习平台组件及数据流一、数据驱动的学习服务要素Knewton 是一家自适应学习基础服务提供商，其所研发的自适应学习平台可以帮助学校、出版商和技术开发者为学习者提供个性化的教育内容。
Knewton 提供的服务主要基于对学习者数据的分析，其基本要素主要包括数据的收集和处理、基于数据的推理以及个性化推荐。
其中数据的收集和处理主要实现学习者在线学习过程中测评结果、学习行为、个体档案等信息的个性化采集，是对学习者在线学习需求进行归纳和分析的基础，该过程中分布式的数据处理引擎至关重要；基于数据的推理主要实现了以学习者兴趣、偏好、知识结构、知识掌握、学习绩效、心理特征等方面为推理特征，以学习者需要的学习服务（包括学习情境、策略、内容等）为输出特征的推理过程，该过程的实现依赖于大规模学科知识图谱和推理引擎；个性化推荐服务不仅基于个体的特征对学习者进行内容的单方面推荐，还可以构建更加均衡的推荐服务引擎，整合全平台数据，通过分析个体的均衡、优劣势、学习投入度等方面，挖掘学习者最佳的学习目标、学习内容、推进策略、学习路径等，形成对学习者全方位、立体化的学习辅助。
上述服务实现过程中，建立了如图2所示的数据模型，包括知识图谱、学生事件、目标管理和推荐分析API。
1.知识图谱：知识图谱是Knewton 平台进行个性化学习服务的基础。
Knewton 的知识图谱涵盖了不同的学科和知识领域，主要通过专家构建的方法进行设置，学科的核心概念为图谱中的节点，而节点的连边主要以包含、评估、先修、教学关系为主。
在知识图谱构建完成后，需要将知识图谱与平台中相应的素材进行关联，当学习者学习过程中遇到了问题，即可通过素材先定位到知识图谱，然后通过知识图谱的推理找到导致学习者问题的原因。
2.学生事件：学生事件主要是学习者在线学习过程中发生的行为的记录。
学习者的学习行为是影响其学习效果的重要因素，同时也是预测其学习偏好、为其进行动态学习规划的重要依据。
Knewton 平台中根据学习者与内容交互的类型，定义了试题作答、试题作答起止时间、交互时间以及交互结果等多方面的数据。
通过这些数据与学习者个98图2：Knewton数据模型99人档案中数据的整合实现对学习者的有效估计。
3.目标管理：学习者在线学习过程是以目标为导向的，而由于学习者个体目标的模糊性，平台需要根据学习者的学习历史、即时状态以及评价等方面信息动态地更新学习者的学习目标。
而目标的计算主要以知识的掌握状态为标准进行衡量，当学习者开展了一段时间的学习后，其学习状态发生改变，其学习目标也相应产生变化，从而实现学习者学习状态的智能诊断和学习的智能规划。
4.推荐分析API：学习者学习过程中所需的内容推荐和分析结果报表，均可通过API 接口的形式进行提供。
当学习者随时随地产生学习需求时，系统即可调用分析推荐API，为学习者调取学习档案、发现薄弱点，并为其提供练习测试，辅助其学习的不断改进。
二、核心技术持续自适应（Continuous Adaptivity）Knewton 的持续自适应主要体现在空间强化、记忆力和学习曲线、学生学习档案三个方面[4]。
强化理论是美国心理学家和行为科学家斯金纳等人提出的一种理论，也叫做操作条件反射理论、行为修正理论。
传统强化的标准训练方法一般要求学生在较短的时间内学习应用新的概念或技巧，直至他们掌握，甚至达到精通。
与传统的强化不同，空间强化，也可理解为分布式强化，是指新的概念或技巧被学习吸收时，以前学过的概念或技巧也被强化。
因为新的学习材料往往采用逐步渐进的方式，以学习者熟悉的形式进行设计或者基于学习者熟悉的内容进行组织和编排，从而实现了新旧知识之间的贯通，保证了获得新知识的同时，旧知识也得到很大程度的温习。
空间强化经常发生在一个较长的时期内，注重知识在时间上的延伸分布和筛选抽取。
空间强化使得Knewton 能够让学生以不断累积的方式来培养自身的能力，并且一旦学会就能长久记住。
受到艾宾浩斯记忆保持力和学习曲线的启发，Knewton 利用指数增长和衰退曲线来描述学生学习和忘记的能力曲线，其建立的假设前提是对于接触过的主题内容，学生对于这个主题的知识或能力的记忆就会深入一层；而对于没有接触的主题内容，学生很有可能会在一段时间后忘记这个主题的内容。
控制记忆力比率的遗忘曲线表示为：代表记忆保留值，代表记忆力相对强度，表示时间，随着时间的延长，记忆保留值逐渐变小。
通过将这个遗忘曲线整合进推荐与分析引擎中，Knewton 可以根据学生在何时以及如何接触学习内容等信息来捕获学生知识增长和减少的方式，最终监控学生在课程中的发展轨迹。
学生学习档案是保持持续更新的，这种持续更新的学习档案有助于深入剖析学生理[4]Knewton 适应性学习白皮书[EB/OL]./kf_www/article/106_3104_3856.asp.解材料的内部过程，比如哪些是学生真正掌握的，哪些还没有掌握，哪些地方存在误解等，同时还有助于学生逐步形成对自己学习风格、学习优劣势的全面深刻理解，进而最大限度地发挥他们的学习潜能。
例如，学生学习完某门课程后，当他进入新的一门课程时，这门新课程将会利用学生最近生成的相关学习数据、已形成的学习轨迹，开始为这位学生构建学习档案，并力求学生从课程学习的一开始就能够达到最大程度的适应性。
一旦有了足够的学习记录数据，Knewton便能逐步揭示并更新学生的学习模式、可能存在的学习盲点、对媒介的喜好、对学习内容粒度和强度的偏好等。
项目反应理论（Item Response Theory)传统的项目反应理论一般是针对问题、项目来设计相关参数，且运用过程中通常会存在两大误区：一是认为学生的能力是个常量；二是倾向于用一个参数来表示学生的能力。
考虑到能力的发展变化以及多种能力之间的相互连接，Knewton对传统的项目反应理论进行了扩展，从问题层级的表现来对学生的能力建模，认为学生的能力参数是随时间变化的，同时对学生能力的表征不再局限于某个唯一的参数，而是通过利用聚焦于概念层面的知识图谱来进行对学生能力的评估和表征。
假设你正在教一群四年级学生的数学复习课，且安排了一个包含十道题目的考试。
这十道题目中有两道非常简单，两道非常难，其余的都是中等难度。
现在假设有两名学生参与了测试，并且都答对了九道题目。
第一名学生错了一道简单的试题，而第二名学生则错了一道比较难的试题，那么哪一名学生对材料更了解呢？在传统的评价机制下，他们可能都得90分，且评级为A，然后进入下一个测试。
但是这种利用测量工具来评估学生能力的方法会带来一个问题，那就是测试问题并不具备统一的特质。
在考虑不同问题之间差异的同时，Knewton基于学生问题层面的表现而不是整体测试成绩来对其能力进行建模。
