論文の概要: An Empirical Comparison of Deep Learning Models for Knowledge Tracing on Large-Scale Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06373v1
• Date: Sat, 16 Jan 2021 04:58:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 09:19:47.277653
• Title: An Empirical Comparison of Deep Learning Models for Knowledge Tracing on Large-Scale Dataset
• Title（参考訳）: 大規模データセットを用いた知識追跡のためのディープラーニングモデルの実証比較
• Authors: Shalini Pandey, George Karypis, Jaideep Srivastava
• Abstract要約: 知識追跡は、各学生の知識概念の熟達をモデル化する問題である。 最近の大規模学生成績データセット citechoi 2019ednet のリリースは、ディープラーニングアプローチのパフォーマンス分析を動機付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.329254031835953
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Knowledge tracing (KT) is the problem of modeling each student's mastery of knowledge concepts (KCs) as (s)he engages with a sequence of learning activities. It is an active research area to help provide learners with personalized feedback and materials. Various deep learning techniques have been proposed for solving KT. Recent release of large-scale student performance dataset \cite{choi2019ednet} motivates the analysis of performance of deep learning approaches that have been proposed to solve KT. Our analysis can help understand which method to adopt when large dataset related to student performance is available. We also show that incorporating contextual information such as relation between exercises and student forget behavior further improves the performance of deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 知識追跡 (KT) は、各学生の知識概念習得度(KC)を学習活動の連続としてモデル化する問題である。 学習者にパーソナライズされたフィードバックや資料を提供するための活発な研究分野である。 KTの解法には様々なディープラーニング技術が提案されている。 大規模学生成績データセット \cite{choi2019ednet} の最近のリリースは、KTを解くために提案されたディープラーニングアプローチのパフォーマンス分析を動機付けている。 本分析は,学生のパフォーマンスに関連する大規模データセットが利用可能である場合,どの手法を採用するべきかを理解するのに役立つ。 また,演習と学生の忘れ行動の関係などの文脈情報を取り入れることで,深層学習モデルの性能がさらに向上することを示す。

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