基于 EdNet 数据集的深度知识追踪模型解释
人工智能
2021-11-02 v1
摘要
随着越来越多深度学习技术被引入知识追踪领域，知识追踪模型的可解释性问题已引起研究者的关注。我们此前关于构建与解释 KT 模型的研究（Lu 等 2020）主要采用规模相对较小的 ASSISTment 数据集（Feng, Heffernan, and Koedinger 2009）。在本工作中，我们执行类似任务，但基于一个大规模且新近可用的数据集 EdNet（Choi 等 2020）。初步实验结果表明了解释技术的有效性，同时更多的问题与任务值得进一步探索与完成。
引用
@article{arxiv.2111.00419,
title = {Interpreting Deep Knowledge Tracing Model on EdNet Dataset},
author = {Deliang Wang and Yu Lu and Qinggang Meng and Penghe Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.00419},
year = {2021}
}
备注
This paper has been accepted and presented in AAAI 2021 Workshop on AI Education