DiaCDM：基于启动-回应-评价框架的师生对话认知诊断
计算与语言
2025-10-15 v3
摘要
虽然认知诊断（CD）能够有效地从结构化测试数据中评估学生的知识掌握情况，但将其应用于真实世界的师生对话面临两个根本性挑战。传统的 CD 模型缺乏处理动态、非结构化对话的合适框架，且难以从冗长的对话中准确提取诊断语义。为了克服这些障碍，我们提出了一种创新模型 DiaCDM。我们借鉴教育理论中的启动-回应-评价（IRE）框架，设计了一种专为对话量身定制的诊断框架。我们还开发了一种独特的基于图的编码方法，将教师提问与相关知识组件相结合，以更精确地捕获关键信息。据我们所知，这是在对话场景下对认知诊断的首次探索。在三个真实对话数据集上的实验证实，DiaCDM 不仅显著提高了诊断准确率，还增强了结果的可解释性，为教师评估学生的认知状态提供了强大的工具。代码可在 https://github.com/Mind-Lab-ECNU/DiaCDM/tree/main 获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.24821,
title = {DiaCDM: Cognitive Diagnosis in Teacher-Student Dialogues using the Initiation-Response-Evaluation Framework},
author = {Rui Jia and Yuang Wei and Ruijia Li and Yuan-Hao Jiang and Xinyu Xie and Yaomin Shen and Min Zhang and Bo Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.24821},
year = {2025}
}