p Nas ultimas decadas, muitos estudos conduzidos no campo da aprendizagem das ciências relataram que os andaimes desempenham um papel importante na aprendizagem humana. Para preparar um aluno de forma eficiente, um professor deve prever quanto apoio um aluno deve ter para completar as tarefas e então decidir o grau ideal de assistência para apoiar o desenvolvimento do aluno. No entanto, é difícil determinar o grau ideal de assistência para o desenvolvimento do aluno. p Neste estudo, assumimos que o andaime ideal é baseado em uma regra de decisão probabilística:com a ajuda de um professor para facilitar o desenvolvimento do aluno, existe uma probabilidade ótima de um aluno resolver uma tarefa. Para verificar a probabilidade ideal, desenvolvemos um sistema de andaime que fornece dicas adaptativas para ajustar a probabilidade preditiva do desempenho bem-sucedido do aluno ao determinado valor previamente determinado, usando uma tecnologia de aprendizado de máquina estatística.

p Além disso, usando o sistema de andaimes, comparamos os desempenhos de aprendizagem alterando a probabilidade preditiva. Nossos resultados mostraram que o scaffolding para alcançar 0,5 de probabilidade de sucesso do aluno fornece o melhor desempenho. Também experimentos demonstraram que um sistema de andaime fornecendo 0,5 de probabilidade diminui o número de dicas (quantidade de suporte) automaticamente como uma função de desvanecimento de acordo com a capacidade de crescimento do aluno.