論文の概要: Towards an Appropriate Query, Key, and Value Computation for Knowledge Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07033v5
• Date: Mon, 1 Feb 2021 02:42:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 04:22:27.789751
• Title: Towards an Appropriate Query, Key, and Value Computation for Knowledge Tracing
• Title（参考訳）: 知識追跡のための適切なクエリ、キー、価値計算を目指して
• Authors: Youngduck Choi, Youngnam Lee, Junghyun Cho, Jineon Baek, Byungsoo Kim, Yeongmin Cha, Dongmin Shin, Chan Bae, Jaewe Heo
• Abstract要約: 本稿では,知識追跡のためのトランスフォーマーベースモデルSAINTを提案する。 SAINTはエンコーダ・デコーダ構造を持ち、エクササイズと応答埋め込みシーケンスはそれぞれエンコーダとデコーダをそれぞれ別々に入力する。 これは知識追跡のためのエンコーダ・デコーダモデルとして,エクササイズとレスポンスを別々に適用する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1541440354538564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge tracing, the act of modeling a student's knowledge through learning activities, is an extensively studied problem in the field of computer-aided education. Although models with attention mechanism have outperformed traditional approaches such as Bayesian knowledge tracing and collaborative filtering, they share two limitations. Firstly, the models rely on shallow attention layers and fail to capture complex relations among exercises and responses over time. Secondly, different combinations of queries, keys and values for the self-attention layer for knowledge tracing were not extensively explored. Usual practice of using exercises and interactions (exercise-response pairs) as queries and keys/values respectively lacks empirical support. In this paper, we propose a novel Transformer based model for knowledge tracing, SAINT: Separated Self-AttentIve Neural Knowledge Tracing. SAINT has an encoder-decoder structure where exercise and response embedding sequence separately enter the encoder and the decoder respectively, which allows to stack attention layers multiple times. To the best of our knowledge, this is the first work to suggest an encoder-decoder model for knowledge tracing that applies deep self-attentive layers to exercises and responses separately. The empirical evaluations on a large-scale knowledge tracing dataset show that SAINT achieves the state-of-the-art performance in knowledge tracing with the improvement of AUC by 1.8% compared to the current state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 知識追跡は、学習活動を通じて学生の知識をモデル化する行為であり、コンピュータ支援教育の分野で広く研究されている問題である。 注意機構を持つモデルはベイズ知識の追跡や協調フィルタリングといった従来のアプローチを上回っているが、それらは2つの制限を共有している。 まず、モデルは浅い注意層に依存し、時間とともにエクササイズとレスポンスの間の複雑な関係を捉えない。 第二に、知識追跡のための自己注意層に対するクエリ、キー、値の組み合わせは、広範囲に調査されていない。 エクササイズとインタラクション(エクササイズ-レスポンスペア)をクエリとして使用する通常のプラクティスには,それぞれ経験的サポートが欠けている。 本稿では,知識追跡のための新しいトランスフォーマーモデルであるSAINT:Separated Self-AttentIve Neural Knowledge Tracingを提案する。 SAINTはエンコーダ・デコーダ構造を持ち、エクササイズとレスポンスの埋め込みシーケンスはそれぞれエンコーダとデコーダを別々に入力し、注意層を複数回重ねることができる。 私たちの知識を最大限活用するために、これは、エクササイズとレスポンスを別々に適用する、知識トレースのためのエンコーダ・デコーダモデルを提案する最初の作業である。 大規模知識追跡データセットにおける経験的評価から,SAINTは知識追跡における最先端のパフォーマンスを達成し,AUCを1.8%改善した。

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