基于多層注意力網(wǎng)絡(luò)的可解釋認(rèn)知追蹤方法

摘要： 認(rèn)知追蹤是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)主體建模技術(shù),旨在根據(jù)學(xué)生歷史答題數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其知識(shí)掌握狀態(tài)或未來答題表現(xiàn).近年來,在深度學(xué)習(xí)算法的加持下,深度認(rèn)知追蹤成為當(dāng)前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).針對(duì)深度認(rèn)知追蹤模型普遍存在黑箱屬性,決策過程或結(jié)果缺乏可解釋性,難以提供學(xué)習(xí)歸因分析、錯(cuò)因追溯等高價(jià)值教育服務(wù)等問題,提出一種基于多層注意力網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知追蹤模型.通過挖掘題目之間多維度、深層次的語義關(guān)聯(lián)信息,建... （共15頁）