Neues MAB-Modell bestimmt Mathe‑Frage‑Schwierigkeit ohne NLP
In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv (2508.19014v1) wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, das die Schwierigkeit mathematischer Aufgaben ausschließlich aus den Leistungsdaten der Lernenden bestimmt. Das Modell, genannt APME (Approach of Passive Measures among Educands), nutzt ein Multi‑Armed Bandit‑Framework, das mit Reinforcement Learning arbeitet. Dabei werden die erreichten Noten und die dafür benötigte Zeit herangezogen, ohne dass sprachliche Merkmale oder Expertenlabels erforderlich sind.
