論文の概要: pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00385v1
- Date: Sun, 2 May 2021 03:08:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-04 14:16:52.554295
- Title: pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models
- Title（参考訳）: pyBKT: ベイジアン知識追跡モデルのアクセシブルPythonライブラリ
- Authors: Anirudhan Badrinath, Frederic Wang, Zachary Pardos
- Abstract要約: 本稿では,知識追跡のためのモデル拡張ライブラリpyBKTを紹介する。
このライブラリはデータ生成、フィッティング、予測、クロスバリデーションルーチンを提供する。
pybktはオープンソースであり、研究や実践のコミュニティに知識の追跡をよりアクセスしやすくするためのオープンライセンスである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bayesian Knowledge Tracing, a model used for cognitive mastery estimation,
has been a hallmark of adaptive learning research and an integral component of
deployed intelligent tutoring systems (ITS). In this paper, we provide a brief
history of knowledge tracing model research and introduce pyBKT, an accessible
and computationally efficient library of model extensions from the literature.
The library provides data generation, fitting, prediction, and cross-validation
routines, as well as a simple to use data helper interface to ingest typical
tutor log dataset formats. We evaluate the runtime with various dataset sizes
and compare to past implementations. Additionally, we conduct sanity checks of
the model using experiments with simulated data to evaluate the accuracy of its
EM parameter learning and use real-world data to validate its predictions,
comparing pyBKT's supported model variants with results from the papers in
which they were originally introduced. The library is open source and open
license for the purpose of making knowledge tracing more accessible to
communities of research and practice and to facilitate progress in the field
through easier replication of past approaches.
- Abstract（参考訳）: 認知的熟達度推定のモデルであるベイズ知識追跡は、適応学習研究の目玉であり、デプロイされた知的学習システム(ITS)の不可欠な構成要素である。
本稿では,知識追跡モデル研究の簡単な歴史と,文献からのモデル拡張のアクセス性と計算効率のよいライブラリpyBKTを紹介する。
このライブラリは、データ生成、適合、予測、クロスバリデーションルーチンを提供すると同時に、典型的なチューターログデータセットフォーマットを取り込むためのデータヘルパーインターフェイスをシンプルに利用します。
さまざまなデータセットサイズでランタイムを評価し、過去の実装と比較する。
さらに、シミュレーションデータを用いてモデルの健全性チェックを行い、EMパラメータ学習の精度を評価し、実世界のデータを用いて予測を検証し、pyBKTがサポートするモデル変種と、当初導入した論文の結果を比較した。
このライブラリはオープンソースであり、知識のトレースを研究や実践のコミュニティによりアクセスしやすくし、過去のアプローチの複製を容易にすることでこの分野の進歩を促進する目的でオープンライセンスである。
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