論文の概要: Disentangling Heterogeneous Knowledge Concept Embedding for Cognitive Diagnosis on Untested Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16003v1
- Date: Sat, 25 May 2024 01:49:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 01:39:22.723028
- Title: Disentangling Heterogeneous Knowledge Concept Embedding for Cognitive Diagnosis on Untested Knowledge
- Title（参考訳）: 未証明知識の認知診断に組み込む異種知識概念
- Authors: Kui Xiao, Runtian Xing, Miao Zhang, Shunfeng Tan, Ziming Wang, Xiaolian Zhu,
- Abstract要約: 現在の研究は、それぞれの知識概念が複数のエクササイズによってテストされ、カバーされることを前提としている。
いくつかのエクササイズですべての知識概念を完全にカバーすることは、ほとんど不可能です。
未検証知識に基づくアンダーライン認知下線診断フレームワーク(DisKCD)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.126762028648436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cognitive diagnosis is a fundamental and critical task in learning assessment, which aims to infer students' proficiency on knowledge concepts from their response logs. Current works assume each knowledge concept will certainly be tested and covered by multiple exercises. However, whether online or offline courses, it's hardly feasible to completely cover all knowledge concepts in several exercises. Restricted tests lead to undiscovered knowledge deficits, especially untested knowledge concepts(UKCs). In this paper, we propose a novel \underline{Dis}entangling Heterogeneous \underline{K}nowledge \underline{C}ognitive \underline{D}iagnosis framework on untested knowledge(DisKCD). Specifically, we leverage course grades, exercise questions, and resources to learn the potential representations of students, exercises, and knowledge concepts. In particular, knowledge concepts are disentangled into tested and untested based on the limiting actual exercises. We construct a heterogeneous relation graph network via students, exercises, tested knowledge concepts(TKCs), and UKCs. Then, through a hierarchical heterogeneous message-passing mechanism, the fine-grained relations are incorporated into the embeddings of the entities. Finally, the embeddings will be applied to multiple existing cognitive diagnosis models to infer students' proficiency on UKCs. Experimental results on real-world datasets show that the proposed model can effectively improve the performance of the task of diagnosing students' proficiency on UKCs. Our anonymous code is available at https://anonymous.4open.science/r/DisKCD.
- Abstract（参考訳）: 認知診断は, 生徒の知識概念に対する習熟度を, 応答ログから推定することを目的とした, 学習評価における基本的かつ重要な課題である。
現在の研究は、それぞれの知識の概念が確実にテストされ、複数のエクササイズによってカバーされると仮定している。
しかし、オンラインコースでもオフラインコースでも、いくつかのエクササイズですべての知識概念を完全にカバーすることは不可能です。
制限されたテストは未発見の知識不足、特に未検証の知識概念(UKC)につながる。
本稿では,未検証知識(DisKCD)に基づく新規なアンダーライン{Dis}entangling Heterogeneous \underline{K}nowledge \underline{C}ognitive \underline{D}iagnosisフレームワークを提案する。
具体的には、学生、演習、知識概念の潜在的な表現を学ぶために、コースグレード、エクササイズ、リソースを活用します。
特に、知識の概念は、実際の演習の制限に基づいて、テストと未テストに絡み合わされる。
我々は,学生,演習,テストされた知識概念(TKC),UKCを通じて異種関係グラフネットワークを構築した。
そして、階層的ヘテロジニアスメッセージパッシング機構を通じて、微細な関係をエンティティの埋め込みに組み込む。
最後に、埋め込みは既存の複数の認知診断モデルに適用され、UKCにおける生徒の習熟度を推定する。
実世界のデータセットを用いた実験結果から,提案モデルにより,UKCにおける生徒の習熟度を効果的に診断できることが示された。
我々の匿名コードはhttps://anonymous.4open.science/r/DisKCDで入手できる。
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