論文の概要: qDKT: Question-centric Deep Knowledge Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12442v1
• Date: Mon, 25 May 2020 23:43:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 05:12:16.517878
• Title: qDKT: Question-centric Deep Knowledge Tracing
• Title（参考訳）: qdkt: 質問中心の深い知識のトレース
• Authors: Shashank Sonkar, Andrew E. Waters, Andrew S. Lan, Phillip J. Grimaldi, Richard G. Baraniuk
• Abstract要約: DKTの変種であるqDKTを導入し、各学習者の成功確率を時間とともにモデル化する。 qDKTはグラフラプラシア正規化を各スキルの下で滑らかな予測に組み込む。 いくつかの実世界のデータセットの実験により、qDKTは学習結果の予測において最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.431121650577396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge tracing (KT) models, e.g., the deep knowledge tracing (DKT) model, track an individual learner's acquisition of skills over time by examining the learner's performance on questions related to those skills. A practical limitation in most existing KT models is that all questions nested under a particular skill are treated as equivalent observations of a learner's ability, which is an inaccurate assumption in real-world educational scenarios. To overcome this limitation we introduce qDKT, a variant of DKT that models every learner's success probability on individual questions over time. First, qDKT incorporates graph Laplacian regularization to smooth predictions under each skill, which is particularly useful when the number of questions in the dataset is big. Second, qDKT uses an initialization scheme inspired by the fastText algorithm, which has found success in a variety of language modeling tasks. Our experiments on several real-world datasets show that qDKT achieves state-of-art performance on predicting learner outcomes. Because of this, qDKT can serve as a simple, yet tough-to-beat, baseline for new question-centric KT models.
• Abstract（参考訳）: 知識トレース(kt)モデル(例えば、deep knowledge tracing(dkt)モデル)は、個々の学習者のスキル獲得を追跡し、そのスキルに関連する質問に対する学習者の成績を調べる。 既存のほとんどのKTモデルでは、特定のスキルの下でネストされた全ての質問は、実際の教育シナリオにおいて不正確な仮定である学習者の能力の同等の観察として扱われる。 この制限を克服するために、各学習者の個々の質問に対する成功確率をモデル化するDKTの変種であるqDKTを導入する。 まず、qdktにはグラフラプラシアン正則化(graph laplacian regularization)が組み込まれており、各スキルの下での予測がスムーズになる。 第二に、qDKTはfastTextアルゴリズムにインスパイアされた初期化スキームを使用しており、様々な言語モデリングタスクで成功している。 実世界のいくつかのデータセットに対する実験により,qDKTは学習結果の予測において最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 このため、qDKTは新しい質問中心のKTモデルのベースラインとして機能する。

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