論文の概要: Zero-1-to-3: Domain-level Zero-shot Cognitive Diagnosis via One Batch of Early-bird Students towards Three Diagnostic Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13434v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 21:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:37:48.903042
• Title: Zero-1-to-3: Domain-level Zero-shot Cognitive Diagnosis via One Batch of Early-bird Students towards Three Diagnostic Objectives
• Title（参考訳）: Zero-1-to-3:3つの診断対象に対する早期学生の1バッチによるドメインレベルのゼロショット認知診断
• Authors: Weibo Gao, Qi Liu, Hao Wang, Linan Yue, Haoyang Bi, Yin Gu, Fangzhou Yao, Zheng Zhangm Xin Li, Yuanjing He
• Abstract要約: ドメインレベルのゼロショット認知診断(DZCD) 最近のクロスドメイン診断モデルはDZCDにとって有望な戦略であることが示されている。 早期学生の1バッチを通したドメインレベルのゼロショット認知診断フレームワークZero-1-to-3を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.276746828861535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive diagnosis seeks to estimate the cognitive states of students by exploring their logged practice quiz data. It plays a pivotal role in personalized learning guidance within intelligent education systems. In this paper, we focus on an important, practical, yet often underexplored task: domain-level zero-shot cognitive diagnosis (DZCD), which arises due to the absence of student practice logs in newly launched domains. Recent cross-domain diagnostic models have been demonstrated to be a promising strategy for DZCD. These methods primarily focus on how to transfer student states across domains. However, they might inadvertently incorporate non-transferable information into student representations, thereby limiting the efficacy of knowledge transfer. To tackle this, we propose Zero-1-to-3, a domain-level zero-shot cognitive diagnosis framework via one batch of early-bird students towards three diagnostic objectives. Our approach initiates with pre-training a diagnosis model with dual regularizers, which decouples student states into domain-shared and domain-specific parts. The shared cognitive signals can be transferred to the target domain, enriching the cognitive priors for the new domain, which ensures the cognitive state propagation objective. Subsequently, we devise a strategy to generate simulated practice logs for cold-start students through analyzing the behavioral patterns from early-bird students, fulfilling the domain-adaption goal. Consequently, we refine the cognitive states of cold-start students as diagnostic outcomes via virtual data, aligning with the diagnosis-oriented goal. Finally, extensive experiments on six real-world datasets highlight the efficacy of our model for DZCD and its practical application in question recommendation.
• Abstract（参考訳）: 認知診断は、記録された実践クイズデータを探索することで、学生の認知状態を推定しようとする。 知的教育システムにおけるパーソナライズされた学習指導において重要な役割を果たす。 本稿では,新たに立ち上げられたドメインに学生の実践ログがないために生じる,ドメインレベルのゼロショット認知診断(DZCD)という,重要かつ実用的だがしばしば未発見の課題に焦点を当てる。 最近のクロスドメイン診断モデルはDZCDにとって有望な戦略であることが示されている。 これらの手法は主に、ドメイン間で学生状態を転送する方法に焦点を当てている。 しかし、生徒の表現に不注意な情報を組み込むことで、知識伝達の有効性を制限できる。 そこで本研究では,早期学習者の3つの診断目的に向けて,ドメインレベルのゼロショット認知診断フレームワークZero-1-to-3を提案する。 本手法は, 学生状態をドメイン共有部分とドメイン固有部分に分離する2つの正則化器を用いた診断モデルの事前学習から始める。 共有された認知信号は対象領域に転送することができ、新しい領域の認知的事前を豊かにすることにより、認知状態の伝播目標が保証される。 その後,早期学習者の行動パターンを解析し,ドメイン適応目標を達成し,冷間開始学生のための模擬実践ログを作成する戦略を考案した。 その結果, コールドスタート学生の認知状態は, 仮想データによる診断結果として洗練され, 診断目標と一致した。 最後に、実世界の6つのデータセットに対する広範な実験により、DZCDに対する我々のモデルの有効性と、その課題に対する実践的応用を強調した。

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