論文の概要: Enhancing Cognitive Diagnosis using Un-interacted Exercises: A
Collaboration-aware Mixed Sampling Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10110v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 07:44:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 18:36:25.985715
- Title: Enhancing Cognitive Diagnosis using Un-interacted Exercises: A
Collaboration-aware Mixed Sampling Approach
- Title（参考訳）: 非干渉運動を用いた認知診断の強化:協調型混合サンプリングアプローチ
- Authors: Haiping Ma, Changqian Wang, Hengshu Zhu, Shangshang Yang, Xiaoming
Zhang, and Xingyi Zhang
- Abstract要約: 本稿では,CMES(Collaborative-Aware Mixed Exercise Sampling)フレームワークを提案する。
CMESフレームワークは、相互作用のない知識概念と関連付けられた相互作用のない演習に存在する情報を効果的に活用することができる。
また,学生が生成したエクササイズに対する反応を調整するためのランキングベースの擬似フィードバックモジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.696866034847343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cognitive diagnosis is a crucial task in computational education, aimed at
evaluating students' proficiency levels across various knowledge concepts
through exercises. Current models, however, primarily rely on students'
answered exercises, neglecting the complex and rich information contained in
un-interacted exercises. While recent research has attempted to leverage the
data within un-interacted exercises linked to interacted knowledge concepts,
aiming to address the long-tail issue, these studies fail to fully explore the
informative, un-interacted exercises related to broader knowledge concepts.
This oversight results in diminished performance when these models are applied
to comprehensive datasets. In response to this gap, we present the
Collaborative-aware Mixed Exercise Sampling (CMES) framework, which can
effectively exploit the information present in un-interacted exercises linked
to un-interacted knowledge concepts. Specifically, we introduce a novel
universal sampling module where the training samples comprise not merely raw
data slices, but enhanced samples generated by combining weight-enhanced
attention mixture techniques. Given the necessity of real response labels in
cognitive diagnosis, we also propose a ranking-based pseudo feedback module to
regulate students' responses on generated exercises. The versatility of the
CMES framework bolsters existing models and improves their adaptability.
Finally, we demonstrate the effectiveness and interpretability of our framework
through comprehensive experiments on real-world datasets.
- Abstract（参考訳）: 認知診断はコンピュータ教育において重要な課題であり、演習を通じて様々な知識概念の学生の習熟度を評価することを目的としている。
しかし、現在のモデルは、主に学生の回答した演習に依存しており、相互作用のない演習に含まれる複雑で豊かな情報を無視している。
近年の研究では、対話的知識概念に関連付けられた非対話的エクササイズでデータを活用する試みがなされているが、より広範な知識概念に関連する情報的かつ非対話的エクササイズを十分に探求できていない。
これにより、これらのモデルが包括的なデータセットに適用されると、パフォーマンスが低下する。
このギャップに対応するために,協調学習型混合運動サンプリング(cmes)フレームワークを提案する。
具体的には, トレーニングサンプルを生データスライスに留まらず, 重み付き注意混合技術を組み合わせた強化サンプルとして構成する, 新たなユニバーサルサンプリングモジュールを提案する。
また, 認知診断における実応答ラベルの必要性から, 学生が生成した運動に対する反応を制御するためのランキングベースの擬似フィードバックモジュールを提案する。
cmesフレームワークの汎用性は既存のモデルを強化し、適応性を向上させる。
最後に,実世界のデータセットに関する包括的実験を通じて,フレームワークの有効性と解釈可能性を示す。
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