因果发现与反事实解释在个性化学生学习中的应用

本文聚焦于识别学生成绩的原因，以提供改善及格率的个性化建议。我们提出需超越预测模型，转而识别因果关系。我们提议使用因果发现技术来实现这一目标。本研究的主要贡献包括利用因果发现识别学生成绩的因果预测因子，并应用反事实分析提供个性化建议。文中描述了将因果发现方法（具体而言为PC算法）应用于真实学生成绩数据的过程。它解决了诸如样本量限制等挑战，并强调了领域知识在因果发现中的作用。结果揭示了已识别的因果关系，例如早期测试成绩与数学能力对最终学生成绩的影响。本研究的局限性包括对领域专业知识以准确进行因果发现的依赖，以及可靠结果所需更大样本量的必要性。我们承认存在错误估计因果结构的可能性。一个主要挑战仍然存在，即反事实建议的实时实现与验证。总之，本文展示了因果发现对于理解学生成绩和提供个性化建议的价值。它突出了在教育背景下使用因果推断的挑战、益处与局限，为未来研究进一步探索和完善这些方法奠定了基础。