Durante las ultimas décadas, Muchos estudios realizados en el campo de las ciencias del aprendizaje han informado que el andamiaje juega un papel importante en el aprendizaje humano. Para apoyar a un alumno de manera eficiente, un maestro debe predecir cuánto apoyo debe tener un alumno para completar las tareas y luego decidir el grado óptimo de asistencia para apoyar el desarrollo del alumno. Sin embargo, Es difícil determinar el grado óptimo de asistencia para el desarrollo del alumno.

En este estudio, asumimos que el andamiaje óptimo se basa en una regla de decisión probabilística:dada la ayuda de un maestro para facilitar el desarrollo del alumno, existe una probabilidad óptima de que un alumno resuelva una tarea. Para determinar la probabilidad óptima, Desarrollamos un sistema de andamiaje que proporciona sugerencias adaptativas para ajustar la probabilidad predictiva del desempeño exitoso del alumno al valor determinado previamente. utilizando una tecnología de aprendizaje automático estadístico.

Es más, utilizando el sistema de andamios, comparamos los rendimientos de aprendizaje cambiando la probabilidad predictiva. Nuestros resultados mostraron que el andamiaje para lograr una probabilidad de éxito del alumno de 0.5 proporciona el mejor rendimiento. Además, los experimentos demostraron que un sistema de andamiaje que proporciona una probabilidad de 0,5 reduce el número de pistas (cantidad de apoyo) automáticamente como una función de desvanecimiento de acuerdo con la capacidad de crecimiento del alumno.