知识追踪程序（Knowledge Tracing, KT）是一种 通过分析学生的学习行为序列来评估学生对知识的掌握程度，并预测他们未来表现的技术。它旨在通过建模学生过去的答题情况来得到他们当前的知识状态，从而精准地预测学生在下一次学习任务中的表现。
具体来说，知识追踪程序可以概括为以下几个步骤：
数据收集：
收集学生在特定学习任务上的表现观测序列，这可能包括问题的回答、正确与否、答题时间等信息。
模型构建：
基于收集到的数据，构建一个模型来描述学生知识随时间的变化。早期的模型通常基于一阶马尔科夫模型，例如贝叶斯知识追踪（Bayesian Knowledge Tracing, BKT）。
状态预测：
利用构建的模型，预测学生在下一次学习任务中的表现。这通常涉及到对学生在特定知识点的掌握情况进行预测。
知识追踪程序在自适应教育系统中扮演着核心角色，因为它可以根据学生的实时表现和知识掌握情况来调整教学内容和难度，从而实现个性化学习。此外，知识追踪还可以帮助教师了解学生的学习进度和需求，以便进行更有针对性的教学。
总的来说，知识追踪程序是一种强大的工具，能够帮助学生和教师更好地理解学生的学习过程，并优化教学策略。