TCN-KT：个人基础与遗忘融合的时间卷积知识追踪模型
TCN-KT：temporal convolutional knowledge tracking model based on fusion of personal basis and forgetting
1. 南华大学 a. 计算机学院; b. 语言文学学院, 湖南 衡阳 421001
2. 广西师范大学 职业技术师范学院, 广西 桂林 541004
摘要
智慧教育的热门领域知识追踪（KT）被视为序列建模任务，其主要关注点和解决方式都集中在循环神经网络（RNN）上。但RNN通常会面临梯度消失或者梯度爆炸等问题，且训练时间和设备要求都过于严苛，针对以上问题，提出融合学习者个人先验基础和遗忘因素的时间卷积知识追踪模型（TCN-KT）。首先利用RNN模型计算得到学生个人先验基础，然后使用梯度稳定、内存占用率更低的时间卷积网络（TCN）预测学生下一题正误的初始概率，最后融合基于学生基础的遗忘因素得到最终结果。实验验证，TCN-KT预测性能最佳并减少了计算时间。
基金项目
湖南省教育厅基金资助项目(180SJY044)
2020年湖南省普通高等学校教学改革研究项目(HNJG-2020-0477)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0466
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1496-1500
文章编号: 1001-3695(2022)05-035-1496-05
发布历史
[2021-12-24] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
王璨, 刘朝晖, 王蓓, 等. TCN-KT：个人基础与遗忘融合的时间卷积知识追踪模型 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1496-1500. (Wang Can, Liu Zhaohui, Wang Bei, et al. TCN-KT：temporal convolutional knowledge tracking model based on fusion of personal basis and forgetting [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1496-1500. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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