Buchumschlag

Mastery Guided Non-parametric Clustering to Scale-up Strategy Prediction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Shakya, Anup, Rus, Vasile, Venugopal, Deepak
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computers and Society Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Optimizing Mastery Learning by Fast-Forwarding Over-Practice Steps
von: Xia, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CaseSumm: A Large-Scale Dataset for Long-Context Summarization from U.S. Supreme Court Opinions
von: Heddaya, Mourad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cluster Model for parsimonious selection of variables and enhancing Students Employability Prediction
von: Thakar, Pooja, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comparative Benchmark of Federated Learning Strategies for Mortality Prediction on Heterogeneous and Imbalanced Clinical Data
von: Tertulino, Rodrigo
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Retrieval-Augmented Generation Strategies for Large Language Models in Travel Mode Choice Prediction
von: Xu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Assessment of Students' Code Comprehension using LLMs
von: Oli, Priti, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Non-myopic Matching and Rebalancing in Large-Scale On-Demand Ride-Pooling Systems Using Simulation-Informed Reinforcement Learning
von: Namdarpour, Farnoosh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Advancing Knowledge Tracing by Exploring Follow-up Performance Trends
von: Liu, Hengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Laws For Scalable Oversight
von: Engels, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI Biases as Asymmetries: A Review to Guide Practice
von: Waters, Gabriella, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can LLMs Identify Gaps and Misconceptions in Students' Code Explanations?
von: Oli, Priti, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SimFair: Physics-Guided Fairness-Aware Learning with Simulation Models
von: Wang, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Persona-Based Simulation of Human Opinion at Population Scale
von: Li, Mao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Verifying Relational Explanations: A Probabilistic Approach
von: Magar, Abisha Thapa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Welfare as a Guiding Principle for Machine Learning -- From Compass, to Lens, to Roadmap
von: Rosenfeld, Nir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Addressing Polarization and Unfairness in Performative Prediction
von: Jin, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IGANN Sparse: Bridging Sparsity and Interpretability with Non-linear Insight
von: Stoecker, Theodor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Remembering to Be Fair: Non-Markovian Fairness in Sequential Decision Making
von: Alamdari, Parand A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Predicting Healthcare Provider Engagement in SMS Campaigns
von: Qureshi, Daanish Aleem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Between Randomness and Arbitrariness: Some Lessons for Reliable Machine Learning at Scale
von: Cooper, A. Feder
Veröffentlicht: (2024)

AI-powered Digital Framework for Personalized Economical Quality Learning at Scale
von: VatandoustMohammadieh, Mrzieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Developing and Deploying Industry Standards for Artificial Intelligence in Education (AIED): Challenges, Strategies, and Future Directions
von: Tong, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predictive Analytics of Air Alerts in the Russian-Ukrainian War
von: Pavlyshenko, Demian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zero Shot Health Trajectory Prediction Using Transformer
von: Renc, Pawel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Algorithmic Fairness: A Guide to Develop and Deploy Ethical AI-Enabled Decision-Support Tools
von: Gonzalez, Rosemarie Santa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reasoning-Based Refinement of Unsupervised Text Clusters with LLMs
von: Islam, Tunazzina
Veröffentlicht: (2026)

Scaling Legal AI: Benchmarking Mamba and Transformers for Statutory Classification and Case Law Retrieval
von: Maurya, Anuraj
Veröffentlicht: (2025)

Beyond AlphaEarth: Toward Human-Centered Geospatial Foundation Models via POI-Guided Contrastive Learning
von: Liu, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improvement of Applicability in Student Performance Prediction Based on Transfer Learning
von: Zhao, Yan
Veröffentlicht: (2024)

Arbitrariness and Social Prediction: The Confounding Role of Variance in Fair Classification
von: Cooper, A. Feder, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Evaluation of Machine Learning Models in Student Academic Performance Prediction
von: Sandeepa, A. G. R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

OpenCity: Open Spatio-Temporal Foundation Models for Traffic Prediction
von: Li, Zhonghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Learning Techniques with Fairness for Prediction of Completion of Drug and Alcohol Rehabilitation
von: Roberts-Licklider, Karen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantifying Prediction Consistency Under Fine-Tuning Multiplicity in Tabular LLMs
von: Hamman, Faisal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FlashST: A Simple and Universal Prompt-Tuning Framework for Traffic Prediction
von: Li, Zhonghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable AI for Mental Health Emergency Returns: Integrating LLMs with Predictive Modeling
von: Ahmed, Abdulaziz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-Driven Reliability: Selective Prediction and Trustworthy Deployment in Modern Machine Learning
von: Rabanser, Stephan
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Layer Personalized Federated Learning for Mitigating Biases in Student Predictive Analytics
von: Chu, Yun-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Why Conclusions Diverge from the Same Observations: Formalizing World-Model Non-Identifiability via an Inference
von: Takahashi, Toru
Veröffentlicht: (2026)

Integrating Social Determinants of Health into Knowledge Graphs: Evaluating Prediction Bias and Fairness in Healthcare
von: Shang, Tianqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)