Learning Scientist

内容单元

I.基础知识

1. 事件、联合概率、条件概率(md课件)
2. 贝叶斯定理(md课件)
3. 随机变量及其分布(md课件)
4. Optimization入门(md课件)

II.应用统计

1. 假设检验(md课件)
2. 最小残差法和OLS(rmd课件)
3. 最大虽然估计和逻辑回归(rmd课件)

III.测评

1. Item Response Theory(rmd课件)
2. Bayesian Knowledge Tracing(复习课件)(rmd课件)

IV.自适应算法

1. Knowledge Space(预习课件)(rmd课件)
2. Computerized Adaptive Testing (TODO)

V.学习科学概览

1. Affective Study (TODO)
2. Intelligent Tutor System (TODO)
3. Experience API(xAPI) (TODO)

学习路径

假设检验

I.1 -> I.3 -> II.1 -> II.2

IRT

I.1 -> I.3 -> I.4 -> II.3 -> III.1

BKT

I.1 -> I.2 -> I.3 -> III.2

软件

推荐使用Rstudio做为开发工具

可以使用CRAN安装的包

readr
dplyr
lm
car
stargazer
glm
ltm
kst

##需要单独安装的包

bkt

先克隆IEMDS提供的源码

    git clone https://github.com/IEDMS/REDM.git

进入Rstudio以后

    install.packages(devtools)

在Rstudio中open package bkt

    build()
    install()