論文の概要: A Unified Interpretable Intelligent Learning Diagnosis Framework for Smart Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03122v2
• Date: Fri, 28 Apr 2023 10:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 17:48:34.996713
• Title: A Unified Interpretable Intelligent Learning Diagnosis Framework for Smart Education
• Title（参考訳）: スマート教育のための統合解釈型知的学習診断フレームワーク
• Authors: Zhifeng Wang, Wenxing Yan, Chunyan Zeng, Shi Dong
• Abstract要約: 本稿では,2チャンネル学習診断機構 LDM-ID と3チャンネル学習診断機構 LDM-HMI を提案する。 本手法は,最先端モデルと比較して,学習者の性能を予測する精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.354034992258482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent learning diagnosis is a critical engine of intelligent tutoring systems, which aims to estimate learners' current knowledge mastery status and predict their future learning performance. The significant challenge with traditional learning diagnosis methods is the inability to balance diagnostic accuracy and interpretability. Although the existing psychometric-based learning diagnosis methods provide some domain interpretation through cognitive parameters, they have insufficient modeling capability with a shallow structure for large-scale learning data. While the deep learning-based learning diagnosis methods have improved the accuracy of learning performance prediction, their inherent black-box properties lead to a lack of interpretability, making their results untrustworthy for educational applications. To settle the above problem, the proposed unified interpretable intelligent learning diagnosis framework, which benefits from the powerful representation learning ability of deep learning and the interpretability of psychometrics, achieves a better performance of learning prediction and provides interpretability from three aspects: cognitive parameters, learner-resource response network, and weights of self-attention mechanism. Within the proposed framework, this paper presents a two-channel learning diagnosis mechanism LDM-ID as well as a three-channel learning diagnosis mechanism LDM-HMI. Experiments on two real-world datasets and a simulation dataset show that our method has higher accuracy in predicting learners' performances compared with the state-of-the-art models, and can provide valuable educational interpretability for applications such as precise learning resource recommendation and personalized learning tutoring in intelligent tutoring systems.
• Abstract（参考訳）: 知的学習診断は知的学習システムの重要なエンジンであり、学習者の現在の知識熟達状態を推定し、将来の学習性能を予測することを目的としている。 従来の学習診断法における重要な課題は、診断精度と解釈可能性のバランスが取れないことである。 既存の心理計測に基づく学習診断手法は認知パラメータによるいくつかのドメイン解釈を提供するが、大規模学習データのための浅い構造を持つモデリング能力が不十分である。 深層学習に基づく学習診断手法は、学習性能予測の精度を向上させる一方で、その固有のブラックボックス特性は、解釈可能性の欠如を招き、その結果を教育的応用には信頼できないものにしている。 この問題を解決するため,深層学習の強力な表現学習能力と心理メトリクスの解釈可能性の恩恵を受け,学習予測の優れた性能を実現し,認知的パラメータ,学習者・資源的応答ネットワーク,自己認識機構の重みという3つの側面から解釈可能性を提供する統合的知的学習診断フレームワークを提案する。 本稿では,2チャンネル学習診断機構 LDM-ID と3チャンネル学習診断機構 LDM-HMI を提案する。 実世界の2つのデータセットとシミュレーションデータセットを用いた実験により,本手法は,最先端モデルと比較して学習者のパフォーマンス予測において高い精度を示し,知的学習システムにおける正確な学習資源推薦やパーソナライズされた学習指導といった応用に有用な教育的解釈性を提供することができる。

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