# Śledzenie wiedzy ucznia (knowledge tracing) EN: **Knowledge tracing** · id `knowledgetracing` · aliases: knowledge tracing, student knowledge modeling, śledzenie wiedzy, KT Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w edukacji](https://aiatlasgraph.com/t/aied.md) › [Modelowanie ucznia i analityka uczenia się](https://aiatlasgraph.com/t/learnermodeling.md) › Śledzenie wiedzy ucznia (knowledge tracing) ## Description - PL: Modelowanie zmieniającego się w czasie opanowania umiejętności na podstawie sekwencji poprawnych i błędnych odpowiedzi; od BKT po modele głębokie. - EN: Modelling skill mastery as it changes over time from sequences of correct and incorrect answers; from BKT to deep models. ## In one sentence - PL: Metoda, która po każdej odpowiedzi ucznia aktualizuje szacunek, jakie umiejętności już opanował, a nad którymi musi jeszcze popracować. - EN: A method that, after every answer, updates an estimate of which skills a learner has mastered and which still need work. ## Problem it solves - PL: Pojedyncza zła odpowiedź może być pomyłką, a dobra zgadnięciem, więc trudno ocenić, czy uczeń naprawdę coś umie. - EN: One wrong answer may be a slip and a right one a lucky guess, so it is hard to tell whether a learner really knows something. ## What it does - PL: Jak trener, który nie ocenia po jednym strzale, tylko po serii: każda próba trochę zmienia jego zdanie o formie zawodnika. - EN: Like a coach who judges not by one shot but by a series: each attempt shifts their view of the player's form a little. ## Everyday example - PL: Aplikacja do matematyki przestaje dawać zadania z procentów po kilku poprawnych rozwiązaniach z rzędu i przechodzi do następnego działu. - EN: A maths app stops giving percentage problems after several correct solutions in a row and moves on to the next section. ## This concerns you if you… - PL: budujesz aplikację do nauki z ćwiczeniami - PL: chcesz wiedzieć, kiedy uczeń jest gotów iść dalej - EN: build a learning app with exercises - EN: want to know when a learner is ready to move on ## Keywords Bayesian Knowledge Tracing · Deep Knowledge Tracing · pyKT · SAKT · AKT · ASSISTments dataset · EdNet · item response theory · performance factors analysis ## How it works - PL: Klasyczny BKT traktuje opanowanie umiejętności jako ukryty stan binarny ukrytego modelu Markowa z czterema parametrami: wiedza początkowa, nauczenie, zgadnięcie i pomyłka. Deep Knowledge Tracing zastępuje go siecią rekurencyjną, która z całej historii odpowiedzi przewiduje szansę poprawnej odpowiedzi na kolejne pytanie. - EN: Classic BKT treats skill mastery as a hidden binary state in a hidden Markov model with four parameters: prior knowledge, learning, guess and slip. Deep Knowledge Tracing replaces it with a recurrent network that predicts the chance of answering the next question correctly from the whole answer history. ## Limits - PL: Wymaga przypisania zadań do umiejętności, co robią ręcznie eksperci. Modele głębokie są mniej interpretowalne, a porównania łatwo zawyżyć przez wyciek etykiet; wiele nowszych modeli niewiele przewyższa pierwszy model głęboki. Odpowiedzi binarne gubią informację o rodzaju błędu. - EN: It requires mapping tasks to skills, which experts do by hand. Deep models are less interpretable, and comparisons are easily inflated by label leakage; many newer models barely beat the first deep model. Binary answers lose information about the type of mistake. ## Key terms - PL: **BKT**: Model z czterema parametrami na umiejętność, liczony jak ukryty model Markowa. - PL: **slip / guess**: Pomyłka mimo wiedzy i trafienie bez wiedzy. - PL: **Q-matrix**: Tabela, która przypisuje każde zadanie do potrzebnych umiejętności. - EN: **BKT**: A four-parameter-per-skill model computed like a hidden Markov model. - EN: **slip / guess**: A mistake despite knowing, and a hit without knowing. - EN: **Q-matrix**: A table mapping each task to the skills it requires. ## Know first - [Ukryte modele Markowa i filtrowanie (Hidden Markov models and filtering)](https://aiatlasgraph.com/t/hmm.md) - [Sieci rekurencyjne (RNN) (Recurrent neural networks (RNN))](https://aiatlasgraph.com/t/rnn.md) ## Subtopics (3 direct, 3 in total) - [Bayesowskie śledzenie wiedzy (BKT) (Bayesian knowledge tracing (BKT))](https://aiatlasgraph.com/t/bkt.md): A hidden Markov model with a binary skill-mastery state and four parameters: prior knowledge, learning, guess and slip. - [Głębokie śledzenie wiedzy (DKT) (Deep knowledge tracing (DKT))](https://aiatlasgraph.com/t/dkt.md): A recurrent network that predicts the probability of answering upcoming questions correctly from the sequence of a learner's past interactions. - [Śledzenie wiedzy z mechanizmem uwagi (SAKT, AKT) (Attention-based knowledge tracing (SAKT, AKT))](https://aiatlasgraph.com/t/attentionkt.md): A family of knowledge-tracing models in which self-attention weights past interactions by their relevance to the current question. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Planowanie powtórek (spaced repetition) (Spaced repetition scheduling)](https://aiatlasgraph.com/t/spacedrepetition.md) - [Teoria odpowiedzi na pozycje testowe (IRT) (Item response theory (IRT))](https://aiatlasgraph.com/t/irt.md) - [Ukryte modele Markowa i filtrowanie (Hidden Markov models and filtering)](https://aiatlasgraph.com/t/hmm.md) ## Sources - [Deep Knowledge Tracing]() `piech-dkt-2015` · by Chris Piech, Jonathan Spencer, Jonathan Huang, Surya Ganguli, Mehran Sahami, Leonidas Guibas, Jascha Sohl-Dickstein - [Bayesian knowledge tracing]() `wiki-bkt` · by Wikipedia contributors - [pyKT: A Python Library to Benchmark Deep Learning based Knowledge Tracing Models]() `pykt-2022` · by Zitao Liu, Qiongqiong Liu, Jiahao Chen, Shuyan Huang, Jiliang Tang, Weiqi Luo --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/knowledgetracing · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30