用于评估学生知识概念动态掌握程度的反事实单调知识追踪
人工智能
2023-09-06 v1
摘要
作为知识追踪(KT)任务的核心,评估学生对知识概念的动态掌握程度对于线下教学和在线教育应用都至关重要。由于学生对知识概念的掌握程度通常没有标签,现有的KT方法依赖于从历史练习到知识概念掌握程度再到学生对练习的响应的隐式范式来应对概念掌握程度无标签的挑战。然而,纯粹预测学生响应而不对隐藏的概念掌握值施加特定约束,并不能保证这些中间值作为概念掌握值的准确性。为解决此问题,我们提出了一种称为反事实单调知识追踪(CMKT)的原则性方法,该方法在上述隐式范式基础上,利用反事实假设来约束学生对知识概念掌握程度的演化。
引用
@article{arxiv.2308.03377,
title = {Counterfactual Monotonic Knowledge Tracing for Assessing Students' Dynamic Mastery of Knowledge Concepts},
author = {Moyu Zhang and Xinning Zhu and Chunhong Zhang and Wenchen Qian and Feng Pan and Hui Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.03377},
year = {2023}
}
备注
Accepted by CIKM 2023, 10 pages, 5 figures, 4 tables