辅助任务增强的知识追踪方法
Auxiliary task enhanced knowledge tracing method
1. 哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院, 哈尔滨 150001
2. 延边大学 计算机科学与技术学科, 吉林 延吉 133002
摘要
知识追踪是实现智慧教育的有效手段，它通过评估学生学习状况帮助学生及时调整学习策略。现有的知识追踪方法在处理习题和知识概念间的内在关系及获取学生个性化知识水平等方面仍有不足。针对这一问题，提出一种辅助任务增强的知识追踪方法(auxiliary task-enhanced knowledge tracing，ATEKT)。首先，采用分组计算法、频数计算法等对习题难度、习题区分度、相关知识点习题的作答次数信息进行计算，得到其嵌入表示；其次，构建习题标记预测任务和先验知识预测任务，动态评估习题和知识点之间的关系，并从历史答题记录中估计学生的个性化知识水平；最后，将辅助任务优化过程中学到的特征用于增强知识追踪模型预测。在ASSIST2009、ASSIST2017、EdNet等三个公开数据集上，与七个知识追踪模型进行性能对比，其AUC和ACC分别提升了2.4%~15.5%以及2.0%~9.9%，实验结果表明，该方法能够有效地提取与知识追踪任务相关的信息，且其在性能方面表现更加优越。同时，消融实验也证明了不同辅助任务的有效性。
基金项目
吉林省教育科学"十四五"规划2023年度一般课题"智慧教育中知识追踪模型构建及对教学的反馈研究"(GH23513)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0448
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第6期
发布历史
[2025-03-10] 优先出版
引用本文
王长青, 张蕾, 张振国. 辅助任务增强的知识追踪方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0448. (Wang Changqing, Zhang Lei, Zhang Zhenguo. Auxiliary task enhanced knowledge tracing method [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0448. )
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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