习题内外表示异质融合的知识追踪模型

现有知识追踪研究大多使用习题蕴涵的知识点等内隐信息或历史交互数据等外显信息建模习题表示,没有注意到内外信息的异质性特征,缺乏对习题内外信息的异质融合。针对上述问题,提出了融合内外异质信息的知识追踪模型。首先,基于知识点等内隐信息,计算历史知识点与当前知识点之间的相关程度,刻画历史知识点对当前知识点的影响,建模习题的内隐表示;其次,基于交互数据等外显信息,计算历史习题与当前习题之间的相关程度,获取历史习题对当前习题的影响,建模习题的外显表示;再次,基于上述习题的内外表示,使用通道注意力机制融合得到习题的内外异质表示,从而预测学习者的作答表现。为了验证提出模型的性能和有效性,选取了四个相关的基线模型,在三个真实数据集上进行了对比实验。实验结果表明：在性能方面,提出的模型在多个评价指标上均取得较好的效果;在有效性方面,消融实验证明了提出的模型可以更好地根据内外信息建模习题表示;在应用方面,设计智慧学习环境证明了提出的模型在实际教学场景中的可用性。     

时空相关性融合表征的知识追踪模型

知识追踪通过对知识点的表示来描述习题,以此建模知识状态,最终预测学习者的未来表现。然而目前的研究在知识点的表示方面既没有建模历史知识点对当前知识点产生的时间关系上的影响,又未能刻画习题内部各知识点之间产生的空间关系上的作用。为了解决上述问题,提出了时空相关性融合表征的知识追踪模型。首先,以知识点之间的时间相关程度为基础,建模历史知识点对当前知识点的时间作用;其次,利用图注意力网络建模习题所包含的若干知识点之间的空间作用,得到蕴涵了时空信息的知识点表示;最后,利用上述知识点的表示推导出习题的表示,通过自注意力机制得到当前的知识状态。在实验阶段,与五种相关知识追踪模型在四个真实数据集上进行性能对比,结果表明提出的模型在性能方面有更出色的表现。特别地,在ASSISTments2017数据集中所提模型比五个对比模型在AUC、Acc方面分别提升了1.7%~7.7%和7.3%~2.1%;消融实验证明了建模知识点之间时空相关影响的有效性,训练过程实验表明了提出的模型在知识点的表示及其相互作用关系的建模等方面具有一定的优势,应用实例也可看出该模型优于其他知识追踪模型的实际结果。