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可解釋深度知識追蹤模型

計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展 頁數(shù)： 12 2021-12-14
摘要： 知識追蹤任務(wù)通過建模用戶的習(xí)題作答序列跟蹤其認(rèn)知狀態(tài),進(jìn)而預(yù)測其下一時刻的答題情況,實(shí)現(xiàn)對用戶知識掌握程度的智能評估.當(dāng)前知識追蹤方法多針對知識點(diǎn)建模,忽略了習(xí)題信息建模與用戶個性化表征,并且對于預(yù)測結(jié)果缺乏可解釋性.針對以上問題,提出了一個可解釋的深度知識追蹤框架.首先引入習(xí)題的上下文信息挖掘習(xí)題與知識點(diǎn)間的隱含關(guān)系,得到更有表征能力的習(xí)題與知識點(diǎn)表示,緩解數(shù)據(jù)稀疏問題.接著... （共12頁）

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