DBE-KT22：基于在线学生测评的知识追踪数据集
计算机与社会
2023-01-31 v3 人工智能
摘要
过去十年间，在线教育在为全球学生提供可负担的优质教育方面日益重要。在全球疫情间这一现象进一步放大，更多学生转向在线学习。大多数在线教育任务，例如课程推荐、练习推荐或自动测评，都依赖于追踪学生的知识进展。这在文献中被称为知识追踪（Knowledge Tracing）问题。解决该问题需要收集能够反映学生知识随时间演化的测评数据。本文中，我们提出一个名为数据库练习知识追踪（Database Exercises for Knowledge Tracing, DBE-KT22）的新知识追踪数据集，其采集自澳大利亚澳大利亚国立大学一门课程的在线学生练习系统。我们讨论了DBE-KT22数据集的特征，并与知识追踪文献中的现有数据集进行了对比。我们的数据集可通过澳大利亚数据归档平台公开获取。
引用
@article{arxiv.2208.12651,
title = {DBE-KT22: A Knowledge Tracing Dataset Based on Online Student Evaluation},
author = {Ghodai Abdelrahman and Sherif Abdelfattah and Qing Wang and Yu Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12651},
year = {2023}
}