用途：为认知辅导系统或自适应学习平台设计认知架构，包括知识组件模型、知识追踪算法、问题选择逻辑与反馈架构，从而形成自适应学习体验。该技能基于Anderson等（1995）在卡内基梅隆大学提出的Cognitive Tutor架构，以及ACT-R理论：把领域专长分解为离散的“知识组件”（产生式规则），可分别学习、练习和追踪。
主要能力：输入技能领域与知识组件后，输出知识组件地图（含依赖关系、掌握证据、常见错误）、依赖图、知识追踪设计、问题选择逻辑、反馈架构和示例辅导序列。知识追踪采用Corbett & Anderson（1995）的贝叶斯知识追踪，用隐马尔可夫模型估计每个组件已学会的概率，参数包括P(L₀)、P(T)、P(G)、P(S)，默认掌握阈值为P(Lₙ)≥0.95。问题选择遵循依赖关系、优先最弱未掌握组件、逐步组合组件、穿插已掌握组件等规则。
使用方式：需提供技能领域和知识组件；可选提供学生水平、学科、常见错误、掌握阈值和系统环境，未提供时按默认设定处理。输出为固定格式的架构文档。
适用场景：设计智能辅导软件、自适应学习平台，或需要将复杂技能分解为可追踪组件的教学系统。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格或平台信息；其效果证据来自既有研究文献，非本技能自身评测。