論文の概要: Collaborative Cognitive Diagnosis with Disentangled Representation Learning for Learner Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02066v2
- Date: Sun, 10 Nov 2024 08:50:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:05:09.658940
- Title: Collaborative Cognitive Diagnosis with Disentangled Representation Learning for Learner Modeling
- Title（参考訳）: アンタングル表現学習を用いた学習者モデリングのための協調的認知診断
- Authors: Weibo Gao, Qi Liu, Linan Yue, Fangzhou Yao, Hao Wang, Yin Gu, Zheng Zhang,
- Abstract要約: 類似学習者間の協調的接続を活用することは、人間の学習を理解する上で価値がある。
本研究では,不整合表現学習を用いた協調的認知診断モデルであるCoralを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.574222901039155
- License:
- Abstract: Learners sharing similar implicit cognitive states often display comparable observable problem-solving performances. Leveraging collaborative connections among such similar learners proves valuable in comprehending human learning. Motivated by the success of collaborative modeling in various domains, such as recommender systems, we aim to investigate how collaborative signals among learners contribute to the diagnosis of human cognitive states (i.e., knowledge proficiency) in the context of intelligent education. The primary challenges lie in identifying implicit collaborative connections and disentangling the entangled cognitive factors of learners for improved explainability and controllability in learner Cognitive Diagnosis (CD). However, there has been no work on CD capable of simultaneously modeling collaborative and disentangled cognitive states. To address this gap, we present Coral, a Collaborative cognitive diagnosis model with disentangled representation learning. Specifically, Coral first introduces a disentangled state encoder to achieve the initial disentanglement of learners' states. Subsequently, a meticulously designed collaborative representation learning procedure captures collaborative signals. It dynamically constructs a collaborative graph of learners by iteratively searching for optimal neighbors in a context-aware manner. Using the constructed graph, collaborative information is extracted through node representation learning. Finally, a decoding process aligns the initial cognitive states and collaborative states, achieving co-disentanglement with practice performance reconstructions. Extensive experiments demonstrate the superior performance of Coral, showcasing significant improvements over state-of-the-art methods across several real-world datasets. Our code is available at https://github.com/bigdata-ustc/Coral.
- Abstract（参考訳）: 類似の暗黙的認知状態を共有する学習者は、しばしば同等の観測可能な問題解決性能を示す。
このような学習者間の協調的なつながりを活用することは、人間の学習を理解するのに価値がある。
推薦システムなど,様々な分野における協調的モデリングの成功により,知的教育の文脈において,学習者の協調的信号が人間の認知状態(知識能力)の診断にどのように貢献するかを検討することを目的とする。
主な課題は、暗黙の協調関係を識別し、学習者認知診断(CD)における説明可能性と制御性を改善するための学習者の絡み合った認知要因を解消することである。
しかし、CDでは協調的および非絡み合いの認知状態を同時にモデル化する研究は行われていない。
このギャップに対処するために,不整合表現学習を用いた協調的認知診断モデルであるCoralを提案する。
特に、Coral氏はまず、学習者の状態の最初の乱れを達成するために、乱れ状態エンコーダを導入している。
その後、綿密に設計された協調表現学習が協調的な信号をキャプチャする。
学習者の協調グラフを動的に構築する。
構築したグラフを用いて、ノード表現学習を通じて協調情報を抽出する。
最後に、復号化プロセスは、初期認知状態と協調状態とを整合させ、実践的なパフォーマンス再構築と共用する。
大規模な実験は、Coralの優れたパフォーマンスを示し、いくつかの実世界のデータセットで最先端のメソッドよりも大幅に改善されていることを示している。
私たちのコードはhttps://github.com/bigdata-ustc/Coral.comから入手可能です。
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