可解释深度知识追踪模型

摘要：

知识追踪任务通过建模用户的习题作答序列跟踪其认知状态,进而预测其下一时刻的答题情况,实现对用户知识掌握程度的智能评估.当前知识追踪方法多针对知识点建模,忽略了习题信息建模与用户个性化表征,并且对于预测结果缺乏可解释性.针对以上问题,提出了一个可解释的深度知识追踪框架.首先引入习题的上下文信息挖掘习题与知识点间的隐含关系,得到更有表征能力的习题与知识点表示,缓解数据稀疏问题.接着建模用户答题序列获得其当前知识状态,并以此学习个性化注意力,进而得到当前习题基于用户知识状态的个性化表示.最后,对于预测结果,依据个性化注意力选择一条推理路径作为其解释.相较于现有方法,所提模型不仅取得了更好的预测结果,还能为预测结果提供推理路径层面的解释,体现了其优越性.

关键词：可解释;知识追踪;个性化;注意力;上下文信息

所属期刊栏目：58

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖南省研究生科研创新项目

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2618-2629