論文の概要: Deep Knowledge Tracing is an implicit dynamic multidimensional item response theory model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12334v2
• Date: Tue, 5 Dec 2023 08:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 19:33:47.603096
• Title: Deep Knowledge Tracing is an implicit dynamic multidimensional item response theory model
• Title（参考訳）: Deep Knowledge Tracingは暗黙の動的多次元アイテム応答理論モデルである
• Authors: Jill-J\^enn Vie (SODA), Hisashi Kashima
• Abstract要約: ディープ・ナレッジ・トレーシング(Deep Knowledge Trace, DKT)は、リカレントニューラルネットワークに依存するナレッジ・トレースの競合モデルである。 本稿では,エンコーダデコーダアーキテクチャとして深い知識追跡を行う。 より単純なデコーダは、DKTが使用するデコーダよりもパラメータが少なく、学生のパフォーマンスをより良く予測できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.894399244406287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge tracing consists in predicting the performance of some students on new questions given their performance on previous questions, and can be a prior step to optimizing assessment and learning. Deep knowledge tracing (DKT) is a competitive model for knowledge tracing relying on recurrent neural networks, even if some simpler models may match its performance. However, little is known about why DKT works so well. In this paper, we frame deep knowledge tracing as a encoderdecoder architecture. This viewpoint not only allows us to propose better models in terms of performance, simplicity or expressivity but also opens up promising avenues for future research directions. In particular, we show on several small and large datasets that a simpler decoder, with possibly fewer parameters than the one used by DKT, can predict student performance better.
• Abstract（参考訳）: 知識追跡は、過去の質問に対する評価から得られる新しい質問に対する一部の学生のパフォーマンスを予測することであり、評価と学習を最適化するための事前ステップとなる。 ディープ・ナレッジ・トレーシング(Deep Knowledge Trace, DKT)は、リカレントニューラルネットワークに依存する知識トレースの競合モデルである。 しかし、なぜDKTがうまく機能するのかは分かっていない。 本稿では,深層知識トレースをエンコーダデコーダアーキテクチャとして構成する。 この視点により、パフォーマンス、単純さ、表現性の観点からより良いモデルを提案するだけでなく、将来の研究の方向性に有望な道を開くことができます。 特に、DKTが使用するものよりもパラメータが少ない単純なデコーダが、学生のパフォーマンスをより良く予測できる、小規模で大規模なデータセットをいくつか紹介する。

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