【KSEM2020】AKTHE - Attention-based Knowledge Tracing with Heterogeneous Information Network Embedding

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分类专栏： 教育相关 文章标签： 人工智能 深度学习
于 2022-12-05 16:11:21 首次发布
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利用metapath2vec进行异构网络嵌入

文章目录

摘要

知识追溯是促进个性化教育的一个重要研究领域。近年来，深度知识追溯取得了巨大的成功。然而，学生实践数据的稀疏性仍然限制了知识追踪的表现和应用。另一个复杂的问题是，答案记录对当前知识状态的贡献在每个时间步骤中都是不同的。为了解决这些问题，我们提出了基于注意的异构信息网络嵌入知识跟踪(AKTHE)。首先，我们使用异构信息网络描述问题及其属性，并生成有意义的节点嵌入。其次，我们利用注意机制捕获历史数据与当前状态的相关性。在四个基准数据集上的实验结果验证了该方法在知识跟踪方面的优越性。

1 引言

知识跟踪是一种基于学生行为序列的建模方法。有了KT的存在，我们可以准确地掌握学生对知识概念的掌握和理解。准确的知识追踪，使我们能够把握学生当前的需求，准确地推荐问题。这项任务意味着可以根据学生的个人需要为他们提供资源。知识追溯是构建适应性教育体系的核心和关键。

目前存在两种类型的知识追踪模型:传统的知识追踪模型和深度知识追踪模型。贝叶斯知识追踪(BKT)[2]是传统知识追踪模型中非常著名的模型。它是一个带有隐变量的马尔可夫模型。基于学生近期学习表现的深度知识追踪(Deep Knowledge Tracing, DKT)[3]近期表现良好。它可以为复杂知识概念之间的关系建模。

尽管基于深度学习的知识追踪技术已经取得了很大的进展，但仍存在一些有待解决的问题。例如，学生行为的稀疏性。具体来说，学生通常使用碎片化的时间学习，只花很少的时间在平台[4]上。这

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