MDKT：融入多维问题难度的自适应知识追踪模型
Mdkt: adaptive knowledge tracing model incorporating multidimensional problem difficulty
浙江工业大学 教育科学与技术学院, 杭州 310023
摘要
知识追踪旨在评估学习者的知识掌握状态，然而已有研究表明，问题难度与知识掌握状态密切相关。忽略问题难度的知识追踪模型难以有效评估学习者的实际状态。为了解决上述问题，提出了融入多维问题难度的自适应知识追踪模型(Multi-Dimensional Knowledge Tracing，MDKT)。该模型采用BERT与CNN对题目文本进行语义难度提取，并结合问题难度、概念难度和认知难度，形成多维问题难度表征；通过构建自适应学习模块，个性化地捕捉学习者与增强练习难度之间的交互；在预测学习者未来表现过程中，引入Transformer的多头注意力机制，以关注不同部分预测状态的重要程度。在实验阶段，与七个知识追踪模型在两个真实数据集的性能对比实验中，AUC、ACC性能分别提升了3.99%-12.06%和3.63%-11.15%，实验结果表明提出的模型在性能方面更加出色。在应用方面，将该模型和知识点网络图相结合，准确挖掘出学习者的薄弱知识点，证明了提出模型在实际教学中的可行性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62077043)
浙江省哲学社会科学规划交叉学科重点支持资助项目(22JCXK05Z)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0080
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期
发布历史
[2024-07-30] 优先出版
引用本文
李浩君, 钟友春. MDKT：融入多维问题难度的自适应知识追踪模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0080. (Li Haojun, Zhong Youchun. Mdkt: adaptive knowledge tracing model incorporating multidimensional problem difficulty [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0080. )
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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