論文の概要: A Survey of Models for Cognitive Diagnosis: New Developments and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05458v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 18:02:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 19:38:04.481124
- Title: A Survey of Models for Cognitive Diagnosis: New Developments and Future Directions
- Title（参考訳）: 認知診断モデルに関する調査研究 : 新たな展開と今後の方向性
- Authors: Fei Wang, Weibo Gao, Qi Liu, Jiatong Li, Guanhao Zhao, Zheng Zhang, Zhenya Huang, Mengxiao Zhu, Shijin Wang, Wei Tong, Enhong Chen,
- Abstract要約: 本研究の目的は,認知診断の現在のモデルについて,機械学習を用いた新たな展開に注目した調査を行うことである。
モデル構造,パラメータ推定アルゴリズム,モデル評価方法,適用例を比較して,認知診断モデルの最近の傾向を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.40362209055023
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cognitive diagnosis has been developed for decades as an effective measurement tool to evaluate human cognitive status such as ability level and knowledge mastery. It has been applied to a wide range of fields including education, sport, psychological diagnosis, etc. By providing better awareness of cognitive status, it can serve as the basis for personalized services such as well-designed medical treatment, teaching strategy and vocational training. This paper aims to provide a survey of current models for cognitive diagnosis, with more attention on new developments using machine learning-based methods. By comparing the model structures, parameter estimation algorithms, model evaluation methods and applications, we provide a relatively comprehensive review of the recent trends in cognitive diagnosis models. Further, we discuss future directions that are worthy of exploration. In addition, we release two Python libraries: EduData for easy access to some relevant public datasets we have collected, and EduCDM that implements popular CDMs to facilitate both applications and research purposes.
- Abstract（参考訳）: 認知診断は、能力レベルや知識熟達といった人間の認知状態を評価する効果的な測定ツールとして、何十年にもわたって開発されてきた。
教育、スポーツ、心理学的診断など幅広い分野に適用されている。
認知状態に対するより良い認識を提供することにより、十分に設計された医療、教育戦略、職業訓練などのパーソナライズされたサービスの基盤となることができる。
本研究の目的は,認知診断の現在のモデルについて,機械学習を用いた新たな展開に注目した調査を行うことである。
モデル構造,パラメータ推定アルゴリズム,モデル評価方法,適用例を比較して,認知診断モデルの最近の傾向を概観する。
さらに,探索にふさわしい今後の方向性についても論じる。
さらに、我々は2つのPythonライブラリをリリースしています。EduDataは、私たちが収集した関連する公開データセットへのアクセスを簡単にし、EduCDMは、人気のあるCDMを実装し、アプリケーションと研究の両方の目的を容易にします。
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