論文の概要: APGKT: Exploiting Associative Path on Skills Graph for Knowledge Tracing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08971v1
- Date: Wed, 5 Oct 2022 17:08:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 20:43:00.720048
- Title: APGKT: Exploiting Associative Path on Skills Graph for Knowledge Tracing
- Title（参考訳）: APGKT:知識追跡のためのスキルグラフに連想パスを爆発させる
- Authors: Haotian Zhang, Chenyang Bu, Fei Liu, Shuochen Liu, Yuhong Zhang, and
Xuegang Hu
- Abstract要約: 我々は,スキルモードを利用したKTモデルAPGKTを提案する。
課題に関わるスキルのサブグラフトポロジを抽出し、スキルの難易度を組み合わせ、エンコーディングによるスキルモードを得る。
本研究では,学生の今後の回答能力を予測するために,高次のスキル認知状態を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.751819506454964
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge tracing (KT) is a fundamental task in educational data mining that
mainly focuses on students' dynamic cognitive states of skills. The
question-answering process of students can be regarded as a thinking process
that considers the following two problems. One problem is which skills are
needed to answer the question, and the other is how to use these skills in
order. If a student wants to answer a question correctly, the student should
not only master the set of skills involved in the question but also think and
obtain the associative path on the skills graph. The nodes in the associative
path refer to the skills needed and the path shows the order of using them. The
associative path is referred to as the skill mode. Thus, obtaining the skill
modes is the key to answering questions successfully. However, most existing KT
models only focus on a set of skills, without considering the skill modes. We
propose a KT model, called APGKT, that exploits skill modes. Specifically, we
extract the subgraph topology of the skills involved in the question and
combine the difficulty level of the skills to obtain the skill modes via
encoding; then, through multi-layer recurrent neural networks, we obtain a
student's higher-order cognitive states of skills, which is used to predict the
student's future answering performance. Experiments on five benchmark datasets
validate the effectiveness of the proposed model.
- Abstract（参考訳）: 知識追跡(KT)は、主に学生の動的認知的スキル状態に焦点を当てた、教育データマイニングの基本的な課題である。
学生の質問応答過程は,以下の2つの問題を考える思考過程とみなすことができる。
ひとつは、質問に答えるためにどのスキルが必要なのか、もうひとつは、これらのスキルを順番に使う方法です。
学生が正しい質問に答えたい場合、学生は質問に関わるスキルのセットをマスターするだけでなく、スキルグラフの連想パスを考えたり得る必要がある。
連想パスのノードは必要なスキルを参照し、パスはそれらを使用する順序を示す。
連想パスはスキルモードと呼ばれる。
したがって、スキルモードを取得することが、質問にうまく答える鍵となる。
しかしながら、既存のKTモデルのほとんどは、スキルモードを考慮せずに、一連のスキルのみに焦点を当てている。
我々は,スキルモードを利用したKTモデルAPGKTを提案する。
具体的には,課題に関わるスキルのサブグラフトポロジを抽出し,エンコーディングによるスキルモード獲得の難易度を組み合わせ,多層リカレントニューラルネットワークを用いて,学生の今後の回答性能を予測するための高次認知状態を得る。
5つのベンチマークデータセットの実験は、提案モデルの有効性を検証する。
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