文档名：基于学生问题关联的异构图知识追踪模型
摘要：知识追踪旨在评估学习者的学习状态,并根据先前的答题情况预测他们未来的答题表现.然而现有的知识追踪模型大多仅关注问题或技能间的关联,忽略了学生与问题间的结构关系.为此我们提出了基于学生-问题关联的异构图知识追踪模型(Student-ProblemassociationbasedheterogeneousgraphKnowledgeTracingmodel,SPKT).该模型在知识追踪中融合了学生的学习能力和问题的重要性,并使用图注意力网络学习学生问题间的关联,获得学生、问题的嵌入表示并进行知识状态的预测.通过在真实公开数据集上的性能对比和模型消融实验,并可视化SPKT模型的知识追踪效果,证明了SPKT在预测性能上优于现有的知识追踪模型.
作者：闫秋艳 司雨晴 袁冠 王志晓Author：YANQiu-yan SIYu-qing YUANGuan WANGZhi-xiao
作者单位：中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(12)
分类号：TP301
关键词：知识追踪 异构图网络 注意力机制 学习能力 问题重要性
Keywords：knowledgetracing heterogeneousgraphnetwork attentionmechanism learningability importanceofproblems
机标分类号：STP393.07G434
在线出版日期：2024年3月13日
基金项目：基于学生-问题关联的异构图知识追踪模型[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(12)闫秋艳 司雨晴 袁冠 王志晓知识追踪旨在评估学习者的学习状态,并根据先前的答题情况预测他们未来的答题表现.然而现有的知识追踪模型大多仅关注问题或技能间的关联,忽略了学生与问题间的结构关系.为此我们提出了基于学生-问题关联的异构图知识追...参考文献和引证文献
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