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目前有不少的研究指出，利用贝氏网络诊断学生的错误类型（Bug）以及子技能（Skill）的学习情况，其成效良好。结合计算机进行仿真研究，更可以了解在不同模式设计下的贝氏网络之预测精准度，以提供建置计算机化测验系统之参考。因此，研究的目的为评估不同模式之贝氏网络的诊断成效。研究结果显示，将选择题选项对应之错误类型视为试题当作证据时，比单纯选择题时的预测精准度提升5．2％，而加入专家知识结构能够再提升0．8％。因此，在建置贝氏网络为基础的微积分计算机化测验时，应参考模式四之设计。