論文の概要: MonaCoBERT: Monotonic attention based ConvBERT for Knowledge Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12615v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 00:43:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-04 02:10:14.029603
• Title: MonaCoBERT: Monotonic attention based ConvBERT for Knowledge Tracing
• Title（参考訳）: MonaCoBERT:知識追跡のためのモノトニックアテンションベースのConvBERT
• Authors: Unggi Lee, Yonghyun Park, Yujin Kim, Seongyune Choi, Hyeoncheol Kim
• Abstract要約: 知識追跡は、過去のパフォーマンスデータセットに基づいて、学生の将来のパフォーマンスを予測する研究分野である。 MonaCoBERTは、ほとんどのベンチマークデータセットで最高のパフォーマンスを達成し、大きな解釈性を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.187381965457262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge tracing (KT) is a field of study that predicts the future performance of students based on prior performance datasets collected from educational applications such as intelligent tutoring systems, learning management systems, and online courses. Some previous studies on KT have concentrated only on the interpretability of the model, whereas others have focused on enhancing the performance. Models that consider both interpretability and the performance improvement have been insufficient. Moreover, models that focus on performance improvements have not shown an overwhelming performance compared with existing models. In this study, we propose MonaCoBERT, which achieves the best performance on most benchmark datasets and has significant interpretability. MonaCoBERT uses a BERT-based architecture with monotonic convolutional multihead attention, which reflects forgetting behavior of the students and increases the representation power of the model. We can also increase the performance and interpretability using a classical test-theory-based (CTT-based) embedding strategy that considers the difficulty of the question. To determine why MonaCoBERT achieved the best performance and interpret the results quantitatively, we conducted ablation studies and additional analyses using Grad-CAM, UMAP, and various visualization techniques. The analysis results demonstrate that both attention components complement one another and that CTT-based embedding represents information on both global and local difficulties. We also demonstrate that our model represents the relationship between concepts.
• Abstract（参考訳）: 知識追跡(KT)は、知的学習システム、学習管理システム、オンラインコースなどの教育アプリケーションから収集された事前のパフォーマンスデータセットに基づいて、学生の将来のパフォーマンスを予測する学問分野である。 KTに関する以前の研究はモデルの解釈可能性にのみ集中しているが、他の研究は性能の向上に重点を置いている。 解釈可能性と性能改善の両方を考慮するモデルは不十分である。 さらに、パフォーマンス改善に焦点を当てたモデルは、既存のモデルと比べて圧倒的なパフォーマンスを示していない。 本研究では,ほとんどのベンチマークデータセット上で最高の性能を達成し,高い解釈性を有するMonaCoBERTを提案する。 MonaCoBERTは、単調な畳み込み型マルチヘッドアテンションを備えたBERTベースのアーキテクチャを使用して、学生の忘れられた振る舞いを反映し、モデルの表現力を高める。 また,問題の難易度を考慮に入れた古典的テスト理論(CTT)の埋め込み戦略を用いて,性能と解釈可能性を向上させることができる。 モナコベルトがベストパフォーマンスを達成した理由を判定し, 定量的に解析するため, grad-cam, umap, および各種可視化技術を用いてアブレーション研究および追加分析を行った。 分析の結果,注意要素が相互補完し,cttに基づく埋め込みがグローバルおよび局所的困難に関する情報であることがわかった。 モデルが概念間の関係を表すことも示しています。

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