論文の概要: Graph-based Exercise- and Knowledge-Aware Learning Network for Student Performance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00263v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 06:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:23:25.381577
• Title: Graph-based Exercise- and Knowledge-Aware Learning Network for Student Performance Prediction
• Title（参考訳）: 学生のパフォーマンス予測のためのグラフベース演習・知識学習ネットワーク
• Authors: Mengfan Liu, Pengyang Shao, Kun Zhang
• Abstract要約: 学生のスコアを正確に予測するためのグラフベースのエクササイズ・アンド・ナレッジ・アウェアラーニングネットワークを提案する。 我々は,エクササイズとナレッジ概念の熟達度を学習し,エクササイズとナレッジ概念の2倍の効果をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.21303828329009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting student performance is a fundamental task in Intelligent Tutoring Systems (ITSs), by which we can learn about students' knowledge level and provide personalized teaching strategies for them. Researchers have made plenty of efforts on this task. They either leverage educational psychology methods to predict students' scores according to the learned knowledge proficiency, or make full use of Collaborative Filtering (CF) models to represent latent factors of students and exercises. However, most of these methods either neglect the exercise-specific characteristics (e.g., exercise materials), or cannot fully explore the high-order interactions between students, exercises, as well as knowledge concepts. To this end, we propose a Graph-based Exercise- and Knowledge-Aware Learning Network for accurate student score prediction. Specifically, we learn students' mastery of exercises and knowledge concepts respectively to model the two-fold effects of exercises and knowledge concepts. Then, to model the high-order interactions, we apply graph convolution techniques in the prediction process. Extensive experiments on two real-world datasets prove the effectiveness of our proposed Graph-EKLN.
• Abstract（参考訳）: 知的指導システム(itss)では、生徒のパフォーマンスを予測することは、生徒の知識レベルを学習し、それらに対してパーソナライズされた指導戦略を提供するための基本的なタスクである。 研究者はこの課題に多くの努力をしてきた。 学習知識の熟練度に応じて生徒のスコアを予測するために教育心理学的手法を利用するか、学生や演習の潜伏要因を表すために協調フィルタリング(CF)モデルをフル活用する。 しかし、これらの手法のほとんどは、運動特有の特性(例えば運動材料)を無視したり、学生間の高次相互作用や運動、知識概念を十分に探求することができない。 そこで本稿では,学生のスコアを正確に予測するためのグラフベースの知識認識学習ネットワークを提案する。 具体的には,エクササイズと知識概念の2つの効果をモデル化するために,学生のエクササイズと知識概念の熟達度をそれぞれ学習する。 そして,高次相互作用をモデル化するために,予測プロセスにグラフ畳み込み手法を適用する。 2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、提案したグラフ-EKLNの有効性が証明された。

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