| 图谱波纹特征驱动的知识追踪算法 |
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| 引用本文： | 李俊华,王聪,李敏.图谱波纹特征驱动的知识追踪算法[J].小型微型计算机系统,2023(7):1419-1427. |
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| 作者姓名： | 李俊华 王聪 李敏 |
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| 作者单位： | 1. 四川师范大学计算机科学学院;2. 四川警察学院计算机科学与技术系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61602331)资助；;四川省重点实验室开放课题项目(NDSMS201606)资助；;四川省教育厅科研项目(17ZB0361)资助； |
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| 摘 要： | 知识追踪是智能教学系统中用于建模学生知识状态的关键技术.尽管研究者们提出了多种知识追踪模型，但这些模型没有充分挖掘知识点之间的关联性，限制了知识追踪的性能和应用.为此，本文提出了RKT(RippleNet Knowledge Tracing),一种利用知识状态传播将知识图谱融入到知识追踪的模型.首先以学生掌握的题目为起点，将题目-知识点的对应关系及知识点之间的关联形成一个知识图谱，然后将学生的知识状态沿着该知识图谱不断传播，产生向外扩散的多个“波纹”,再叠加起来，形成学生对未知题目的多阶响应，自动探索学生潜在的学习能力，最后预测回答正确的概率.通过对Assistment2009＿Skill＿builder、Junyi Academy等经典数据集的对比实验，结果表明RKT在AUC和ACC性能上有着显著提升.
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| 关 键 词： | 知识追踪 知识图谱 神经网络 知识状态 |
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