多学习行为协同的知识追踪模型

张凯; 覃正楚; 刘月; 秦心怡

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多学习行为协同的知识追踪模型

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知识追踪模型主要使用学习过程、学习结束和学习间隔等三类学习行为数据,但现有研究没有融合上述类型的学习行为,无法准确描述多种类型学习行为的相互作用。针对上述问题,提出多学习行为协同的知识追踪(MLB-KT)模型。首先采用多头注意力机制描述每类学习行为的同类约束性,然后采用通道注意力机制建模三类学习行为的多类协同性。将MLB-KT模型与深度知识追踪(DKT)、融合注意力机制的时间卷积知识追踪(ATCKT)模型在3个数据集上进行对比,实验结果表明,MLB-KT模型的曲线下面积(AUC)有明显增加,且在ASSISTments2017数据集上的表现最佳,与DKT、ATCKT模型相比分别提升了12.26%、2.77%;表示质量对比实验的结果也表明MLB-KT模型具有更好的表现。可见建模同类约束性和多类协同性能更好地判断学生的知识状态、预测学生未来的答题情况。

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来源
《计算机应用》 |2023年第5期|1422-1429|共8页
作者
张凯; 覃正楚; 刘月; 秦心怡;
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作者单位

长江大学计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
知识追踪; 学习行为; 多头注意力机制; 通道注意力机制; 序列建模;

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