**著重分析了美國自適應平台knewton涉及的關鍵技術方法。knewton平台是自適應平台中的佼佼者，獲得了多輪融資，以投入商業使用。knew平台針對學習者目標的模糊性和動態性，實現了認知狀態診斷和學習目標動態規劃。knew平台的實現了持續自適應引擎，其中主要元件包括：空間強化、學習和記憶曲線以及學生學習檔案。空間強化是指讓學生學習的知識具有一定的延續性，學習新知識的同時能溫習鞏固舊的知識，學習和記憶曲線借用了艾賓浩斯曲線的指數模型，模型中包含時間和記憶能力兩個引數。針對推薦引擎，knew借用知識間的轉移概率來進行優化。knew還使用了層級聚類對學生進行了分組。
美國教育技術辦公室 從學習分析和資料探勘的視角描繪了自適應學習系統的通用元件和資料流模型。
**以美國的 knewton 作為自適應學習平台的典型案例，從資料驅動的學習服務要素和核心技術兩個方面對其實施自適應學習的關鍵技術和方法進行詳細介紹。
knewton 提供的服務主要基於對學習者資料的分析，其基本要素主要包括資料的收集和處理、基於資料的推理以及個性化推薦。基於資料的推理主要實現了以學習者興趣、偏好、知識結構、知識掌握、學習績效、心理特徵等方面為推理特徵，以學習者需要的學習服務（包括學習情境、策略、內容等）為輸出特徵的推理過程，該過程的實現依賴於大規模學科知識圖譜和推理引擎。
knewton 的持續自適應主要體現在空間強化、記憶力和學習曲線、學生學習檔案三個方面。
與傳統的強化不同，空間強化，也可理解為分布式強化，是指新的概念或技巧被學習吸收時，以前學過的概念或技巧也被強化。因為新的學習材料往往採用逐步漸進的方式，以學習者熟悉的形式進行設計或者基於學習者熟悉的內容進行組織和編排，從而實現了新舊知識之間的貫通，保證了獲得新知識的同時，舊知識也得到很大程度的溫習。空間強化經常發生在乙個較長的時期內，注重知識在時間上的延伸分布和篩選抽取。
受到艾賓浩斯記憶保持力和學習曲線的啟發，knewton 利用指數增長和衰退曲線來描述學生學習和忘記的能力曲線，其建立的假設前提是對於接觸過的主題內容，學生對於這個主題的知識或能力的記憶就會深入一層；而對於沒有接觸的主題內容，學生很有可能會在一段時間後忘記這個主題的內容。控制記憶力比率的遺忘曲線表示為：r=e
−tsr = e^}
r=es−t
r代表記憶保留值， s代表記憶力相對強度， t表示時間，隨著時間的延長，記憶保留值逐漸變小。通過將這個遺忘曲線整合進推薦與分析引擎中，knewton 可以根據學生在何時以及如何接觸學習內容等資訊來捕獲學生知識增長和減少的方式，最終監控學生在課程中的發展軌跡。
考慮到能力的發展變化以及多種能力之間的相互連線，knewton 對傳統的專案反應理論進行了擴充套件，從問題層級的表現來對學生的能力建模，認為學生的能力引數是隨時間變化的，同時對學生能力的表徵不再侷限於某個唯一的引數，而是通過利用聚焦於概念層面的知識圖譜來進行對學生能力的評估和表徵。
概率圖形化模型的核心是通過乙個概念的掌握狀態，推斷其他概念的掌握程度。knewton通過利用學生已經掌握的知識來分析和推斷學生可能有能力學習的知識內容。例如，knewton 發現分數掌握到某種程度可以幫助學生掌握小數，小數掌握到某種程度可以幫助學生掌握求冪運算。基於這種邏輯分析系，knewton 就能夠確定對於分數的掌握和冪運算的掌握之間的聯絡，進而利用這種發現的型別關係來促進推薦引擎效能的優化和提公升。
knewton 的凝聚的層次聚類主要用於設計學生分組演算法、選擇作為分組依據的學生特徵以及發現大規模分組內部的可能潛在結構，為滿足不同教學需求的科學分組提供便利。例如，knewton math readiness 包含了層次聚類的樣例，其提供了乙個分組面板，對使用相同教材的學生，教師可以根據學生對概念理解的不同級別進行相應分組。
這篇**主要以knewton平台為中心，對其關鍵技術進行了介紹。令我印象深刻的是knewton平台引入了記憶與學習曲線，同時通過這篇**知道了brusilovsky提出的自適應學習平台通用模型。
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