論文の概要: Prompt Transfer for Dual-Aspect Cross Domain Cognitive Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05004v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 12:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:46.073994
• Title: Prompt Transfer for Dual-Aspect Cross Domain Cognitive Diagnosis
• Title（参考訳）: Dual-Aspect Cross Domain 診断におけるprompt Transfer法の検討
• Authors: Fei Liu, Yizhong Zhang, Shuochen Liu, Shengwei Ji, Kui Yu, Le Wu,
• Abstract要約: 認知診断(CD)は、学生のインタラクションデータに基づいて認知状態を評価することを目的としており、エクササイズレコメンデーションやパーソナライズされた学習指導といった下流の応用を可能にする。 本稿では,認知診断にソフト・プロンプト・トランスファーを利用するシンプルで効果的なフレームワークであるPromptCDを提案する。 PromptCDは多様なCDCDシナリオにシームレスに適応するように設計されており、学生向けCDCDにPromptCD-S、運動用CDCDにPromptCD-Eを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.834034928196687
• License:
• Abstract: Cognitive Diagnosis (CD) aims to evaluate students' cognitive states based on their interaction data, enabling downstream applications such as exercise recommendation and personalized learning guidance. However, existing methods often struggle with accuracy drops in cross-domain cognitive diagnosis (CDCD), a practical yet challenging task. While some efforts have explored exercise-aspect CDCD, such as crosssubject scenarios, they fail to address the broader dual-aspect nature of CDCD, encompassing both student- and exerciseaspect variations. This diversity creates significant challenges in developing a scenario-agnostic framework. To address these gaps, we propose PromptCD, a simple yet effective framework that leverages soft prompt transfer for cognitive diagnosis. PromptCD is designed to adapt seamlessly across diverse CDCD scenarios, introducing PromptCD-S for student-aspect CDCD and PromptCD-E for exercise-aspect CDCD. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the robustness and effectiveness of PromptCD, consistently achieving superior performance across various CDCD scenarios. Our work offers a unified and generalizable approach to CDCD, advancing both theoretical and practical understanding in this critical domain. The implementation of our framework is publicly available at https://github.com/Publisher-PromptCD/PromptCD.
• Abstract（参考訳）: 認知診断(CD)は、学生のインタラクションデータに基づいて認知状態を評価することを目的としており、エクササイズレコメンデーションやパーソナライズされた学習指導といった下流の応用を可能にする。 しかし、既存の手法は、実際的かつ困難な課題であるクロスドメイン認知診断(CDCD)の精度低下に苦慮することが多い。 クロスオブジェクトシナリオのようなエクササイズ・アスペクトCDCDを探求する試みもあるが、学生とエクササイズの両方のバリエーションを含むCDCDのより広い双対アスペクトの性質に対処することができない。 この多様性はシナリオに依存しないフレームワークを開発する上で大きな課題を生み出します。 これらのギャップに対処するために,認知診断にソフト・プロンプト・トランスファーを利用するシンプルで効果的なフレームワークであるPromptCDを提案する。 PromptCDは多様なCDCDシナリオにシームレスに適応するように設計されており、学生向けCDCDにPromptCD-S、運動用CDCDにPromptCD-Eを導入している。 実世界のデータセットに対する大規模な実験は、PromptCDの堅牢性と有効性を示し、様々なCDCDシナリオにおいて一貫して優れたパフォーマンスを実現している。 我々の研究はCDCDに対する統一的で一般化可能なアプローチを提供し、この臨界領域における理論的および実践的な理解を前進させる。 フレームワークの実装はhttps://github.com/Publisher-PromptCD/PromptCDで公開されています。

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