论文标题：A probabilistic generative model for tracking multi-knowledge concept mastery probability

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Hengyu LIU , Tiancheng ZHANG , Fan LI , Minghe YU, Ge YU

发表时间：26 Apr 2023

DOI： 10.1007/s11704-023-3008-x

基于马尔可夫的知识追踪 (MCKT)，随着追踪知识概念的增加，时间复杂度呈指数级增长，因此无法追踪大量的知识概念。东北大学张天成副教授团队撰写了论文：一种同时追踪大量知识概念掌握概率的概率生成模型。

文章信息

标 题：

A Probabilistic Generative Model for Tracking Multi-Knowledge Concept Mastery Probability

引用格式：

Hengyu LIU, Tiancheng ZHANG, Fan LI, Minghe YU, Ge YU. A probabilistic generative model for tracking multi-knowledge concept mastery probability. Front. Comput. Sci., 2024, 18(3): 183602

阅读原文：

文章概述

文章旨在提出了一个可解释的概率生成模型（TRACED^Q），它可以同时跟踪大量知识概念的掌握概率随时间的动态变化。

技术步骤

为了解决MCKT的高时间复杂度，设计了长短期记忆网络来拟合生成模型的后验分布。提出醒眠算法联合训练 LSTM 和生成模型。提出带有三种交互策略的对数线性模型，通过考虑知识状态、知识概念和题目三者之间的关系来建模练习反馈。

实验结果

在三个知识驱动任务以及四个基准数据集上的实验结果表明，TRACED 在预测未来表现方面优于现有的知识追踪方法，可以从练习序列中学习到学生、知识概念和问题三者之间的关系。案例研究表明，TRACED 具有出色的可解释性。

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