論文の概要: Interpretable Knowledge Tracing via Response Influence-based Counterfactual Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10045v2
- Date: Fri, 31 May 2024 14:19:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 20:21:48.294860
- Title: Interpretable Knowledge Tracing via Response Influence-based Counterfactual Reasoning
- Title（参考訳）: 応答影響に基づく反実的推論による解釈可能な知識の追跡
- Authors: Jiajun Cui, Minghe Yu, Bo Jiang, Aimin Zhou, Jianyong Wang, Wei Zhang,
- Abstract要約: 知識追跡は、コンピュータ支援教育と知的学習システムにおいて重要な役割を担っている。
現在のアプローチでは、より説明可能な予測を達成するために心理的影響を調査している。
RCKTは,新しい応答型インフルエンサー・インフルエンサー・インフルエンス・インフルエンサー・ナレッジ・トレース・フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.80973695116047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Knowledge tracing (KT) plays a crucial role in computer-aided education and intelligent tutoring systems, aiming to assess students' knowledge proficiency by predicting their future performance on new questions based on their past response records. While existing deep learning knowledge tracing (DLKT) methods have significantly improved prediction accuracy and achieved state-of-the-art results, they often suffer from a lack of interpretability. To address this limitation, current approaches have explored incorporating psychological influences to achieve more explainable predictions, but they tend to overlook the potential influences of historical responses. In fact, understanding how models make predictions based on response influences can enhance the transparency and trustworthiness of the knowledge tracing process, presenting an opportunity for a new paradigm of interpretable KT. However, measuring unobservable response influences is challenging. In this paper, we resort to counterfactual reasoning that intervenes in each response to answer \textit{what if a student had answered a question incorrectly that he/she actually answered correctly, and vice versa}. Based on this, we propose RCKT, a novel response influence-based counterfactual knowledge tracing framework. RCKT generates response influences by comparing prediction outcomes from factual sequences and constructed counterfactual sequences after interventions. Additionally, we introduce maximization and inference techniques to leverage accumulated influences from different past responses, further improving the model's performance and credibility. Extensive experimental results demonstrate that our RCKT method outperforms state-of-the-art knowledge tracing methods on four datasets against six baselines, and provides credible interpretations of response influences.
- Abstract（参考訳）: 知識追跡(KT)は,コンピュータ支援教育と知的教習システムにおいて重要な役割を担い,過去の回答記録に基づいて,新たな質問に対する将来の成果を予測することによって,学生の知識能力を評価することを目的とする。
既存の深層学習知識追跡法(DLKT)は予測精度を大幅に向上し、最先端の結果を得たが、しばしば解釈可能性の欠如に悩まされる。
この制限に対処するため、現在のアプローチでは、より説明可能な予測を達成するために心理的影響を取り入れることを検討してきたが、彼らは歴史的な反応の潜在的影響を見逃す傾向にある。
実際、モデルがどのように反応の影響に基づいて予測を行うかを理解することは、知識追跡プロセスの透明性と信頼性を高め、解釈可能なKTの新しいパラダイムの機会を提供する。
しかし、観測不可能な応答の影響を測定することは困難である。
本稿では, 学生が正解した質問に対して, 正解が正しくなかった場合と, 正解が正解した場合と, 正解が正解である場合と, 正解が正解である場合と, 正解が正解である場合と, 正解が正解である場合とを, 正解が正解である場合と, 正解が正解である場合と, 正解が正解である場合とを正解する。
そこで本研究では,新しい応答影響に基づく対実的知識追跡フレームワークであるRCKTを提案する。
RCKTは、実数列からの予測結果と介入後の反実数列とを比較して、応答の影響を生成する。
さらに、過去の異なる応答から蓄積した影響を活用するために、最大化および推論技術を導入し、モデルの性能と信頼性をさらに改善する。
実験の結果,RCKT法は4つのデータセット上で6つのベースラインに対して最先端の知識追跡法より優れており,応答影響の信頼性の高い解釈が得られた。
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