الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
تحتاج نماذج تعقب المعرفة (KT) إلى العديد من المتعلمين المسجلين، لذلك تبدأ الدورة أو المنصة الجديدة دون نموذج قابل للاستخدام. في KT القائمة على LLM، تولد LLM الإجابة، التي نسميها نظام اثنين؛ فإنه إما يتم ضبطها بشكل جيد على البيانات المستهدفة أو الأسباب وتصويت على عشرة عينات، وهو أمر بطيء ويعطي احتمالات كبيرة. نحن نسأل ما إذا كان الدرجة العليا غير المخصصة للنظام واحد، والتي تعيد احتمالية سؤال مدرج مباشرة في مرسلة واحدة، يمكن أن تؤدي KT عندما يكون عدد قليل من المتعلمين أو لا تسجل. على سبعة مجموعات بيانات، يصل Jev دون أي بيانات من منصة الهدف إلى متوسط AUC من.706، فوق أفضل 28 نموذج KT عميق تدرب على 8 متعلمين (.689) وأعلى من System-Two Thinking-KT على جميع مجموعات البيانات السبعة (.650) بنحو 1/100 من تكلفة API. إضافة أمثلة وإحصاءات على المتعلمين المشاركين (JevKT) يرفع هذا إلى.722؛ يبقى JevKT في مقدمة كبيرة عن التعلم العميق حتى 16 متعلمًا ويقدم في المتوسط إلى 64، ويتم الإشراف على KT بين 64 و 128 متعلم. من بين القراء الذين اختبرناهم، فإن المكاسب خاصة لـ Jev، لأن ثلاثة LLM الأخرى التي تم استفسارها باستخدام الطلب المتطابق مع البايت عبر مكيّف نظام واحد الرسمي تقع دون ذلك على جميع مجموعات البيانات السبعة، ومبادلات القراء والتحقق من التلوث لا تجد أي دليل على أن شكل المدخل أو البيانات المحفوظة تفسر المكاسب. بالنسبة للمتعلمين الجدد، فإن الميزة تبقى من أول تفاعلاتهم، في حين أن على العناصر غير المرئية مع تسجيل جميع المتعلمين، KT العميق لا يزال أمامها.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Lee, U., & Park, H. (2026). هل يمكن أن يقوم ماجستير دراسات القانون في نظام واحد بتتبع المعرفة عندما يكون عدد قليل من المتعلمين أو لا يوجد منهم؟ https://omanscience.com/ar/articles/can-a-system-one-llm-perform-knowledge-tracing-when-few-or-no-learners-are-logged
MLA 9
Lee, Unggi, and Haeun Park. "هل يمكن أن يقوم ماجستير دراسات القانون في نظام واحد بتتبع المعرفة عندما يكون عدد قليل من المتعلمين أو لا يوجد منهم؟" https://omanscience.com/ar/articles/can-a-system-one-llm-perform-knowledge-tracing-when-few-or-no-learners-are-logged.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Lee, Unggi, and Haeun Park. 2026. "هل يمكن أن يقوم ماجستير دراسات القانون في نظام واحد بتتبع المعرفة عندما يكون عدد قليل من المتعلمين أو لا يوجد منهم؟" https://omanscience.com/ar/articles/can-a-system-one-llm-perform-knowledge-tracing-when-few-or-no-learners-are-logged.
هارفارد
Lee, U. and Park, H. (2026) 'هل يمكن أن يقوم ماجستير دراسات القانون في نظام واحد بتتبع المعرفة عندما يكون عدد قليل من المتعلمين أو لا يوجد منهم؟', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/can-a-system-one-llm-perform-knowledge-tracing-when-few-or-no-learners-are-logged.
فانكوفر
Lee U, Park H. هل يمكن أن يقوم ماجستير دراسات القانون في نظام واحد بتتبع المعرفة عندما يكون عدد قليل من المتعلمين أو لا يوجد منهم؟ https://omanscience.com/ar/articles/can-a-system-one-llm-perform-knowledge-tracing-when-few-or-no-learners-are-logged
IEEE
U. Lee, and H. Park, "هل يمكن أن يقوم ماجستير دراسات القانون في نظام واحد بتتبع المعرفة عندما يكون عدد قليل من المتعلمين أو لا يوجد منهم؟," https://omanscience.com/ar/articles/can-a-system-one-llm-perform-knowledge-tracing-when-few-or-no-learners-are-logged.