By generalizing and completing the work initiated by Stefanutti and Albert (2003, Journal of Universal Computer Science, 9, 1455), this article provides the mathematical foundations of a theoretical approach whose primary goal is to construct a bridge between problem solving, as initially conceived by Newell and Simon (1972, Human problem solving. Englewood Cliffs, NJ: Prentice‐Hall.), and knowledge assessment (Doignon and Falmagne, 1985, International Journal of Man‐Machine Studies, 23, 175; Doignon and Falmagne, 1999, Knowledge spaces. Berlin, Germany: Springer‐Verlag.; Falmagne et al., 2013, Knowledge spaces: Applications in education. New York, NY: Springer‐Verlag; Falmagne and Doignon, 2011, Learning spaces: Interdisciplinary applied mathematics. Berlin, Germany: Springer‐Verlag.). It is shown that the collection of all possible knowledge states for a given problem space is a learning space. An algorithm for deriving a learning space from a problem space is illustrated. As an example, the algorithm is used to derive the learning space of a neuropsychological test whose problem space is well known: the Tower of London (TOL; Shallice, 1982, Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 298, 199). The derived learning space could then be used for adaptively assessing individual planning skills with the TOL.

中文翻译：

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关于过程知识的评估：从问题空间到知识空间。

通过概括和完成由Stefanutti和Albert发起的工作（2003年，通用计算机科学杂志，9，1455年），本文提供了一种理论方法的数学基础，该理论方法的主要目标是构筑解决问题之间的桥梁，正如最初构想的那样。由Newell和Simon（1972年，《人类问题解决》，Englewood Cliffs，新泽西州：Prentice-Hall。）和知识评估（Doignon和Falmagne，1985年，《国际人类研究杂志》，第23卷，第175页； Doignon和Falmagne，1999年，知识空间。柏林，德国：施普林格出版社；; Falmagne等，2013，知识空间：在教育中的应用。纽约，纽约：施普林格出版社；Falmagne和Doignon，2011年，《学习空间：跨学科应用数学》。德国柏林：施普林格出版社）。结果表明，给定问题空间的所有可能知识状态的集合是一个学习空间。示出了一种用于从问题空间导出学习空间的算法。例如，该算法用于导出问题空间众所周知的神经心理学测试的学习空间：伦敦塔（TOL； Shallice，1982，伦敦皇家学会的哲学交易B：生物科学，298， 199）。然后，可以将派生的学习空间用于通过TOL自适应评估个人计划技能。