可解釋深度知識追蹤模型

摘要： 知識追蹤任務(wù)通過建模用戶的習(xí)題作答序列跟蹤其認知狀態(tài),進而預(yù)測其下一時刻的答題情況,實現(xiàn)對用戶知識掌握程度的智能評估.當前知識追蹤方法多針對知識點建模,忽略了習(xí)題信息建模與用戶個性化表征,并且對于預(yù)測結(jié)果缺乏可解釋性.針對以上問題,提出了一個可解釋的深度知識追蹤框架.首先引入習(xí)題的上下文信息挖掘習(xí)題與知識點間的隱含關(guān)系,得到更有表征能力的習(xí)題與知識點表示,緩解數(shù)據(jù)稀疏問題.接著... （共12頁）