論文の概要: Language Representation Favored Zero-Shot Cross-Domain Cognitive Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13943v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 03:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 08:21:55.332639
• Title: Language Representation Favored Zero-Shot Cross-Domain Cognitive Diagnosis
• Title（参考訳）: ゼロショット・クロスドメイン認知診断が得意な言語表現
• Authors: Shuo Liu, Zihan Zhou, Yuanhao Liu, Jing Zhang, Hong Qian,
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショットクロスドメイン認知診断(LRCD)を用いた言語表現を提案する。 LRCDはまず、異なる領域における学生の行動パターンを分析し、次にテキスト記述を用いて学生、運動、概念のプロファイルを記述する。 言語空間と認知診断空間の相違に対処するため,LRCDにおける言語認知マッパーを提案し,前者から後者へのマッピングを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.006031265076006
• License:
• Abstract: Cognitive diagnosis aims to infer students' mastery levels based on their historical response logs. However, existing cognitive diagnosis models (CDMs), which rely on ID embeddings, often have to train specific models on specific domains. This limitation may hinder their directly practical application in various target domains, such as different subjects (e.g., Math, English and Physics) or different education platforms (e.g., ASSISTments, Junyi Academy and Khan Academy). To address this issue, this paper proposes the language representation favored zero-shot cross-domain cognitive diagnosis (LRCD). Specifically, LRCD first analyzes the behavior patterns of students, exercises and concepts in different domains, and then describes the profiles of students, exercises and concepts using textual descriptions. Via recent advanced text-embedding modules, these profiles can be transformed to vectors in the unified language space. Moreover, to address the discrepancy between the language space and the cognitive diagnosis space, we propose language-cognitive mappers in LRCD to learn the mapping from the former to the latter. Then, these profiles can be easily and efficiently integrated and trained with existing CDMs. Extensive experiments show that training LRCD on real-world datasets can achieve commendable zero-shot performance across different target domains, and in some cases, it can even achieve competitive performance with some classic CDMs trained on the full response data on target domains. Notably, we surprisingly find that LRCD can also provide interesting insights into the differences between various subjects (such as humanities and sciences) and sources (such as primary and secondary education).
• Abstract（参考訳）: 認知診断は,過去の応答ログに基づいて,生徒の熟達度を推定することを目的としている。 しかし、ID埋め込みに依存している既存の認知診断モデル(CDM)は、しばしば特定のドメイン上で特定のモデルを訓練する必要がある。 この制限は、異なる科目(例えば、数学、英語、物理学)や異なる教育プラットフォーム(例えば、ASSISTments、Junyi Academy、Khan Academy)など、様々な対象領域において、直接的に応用することを妨げる可能性がある。 そこで本研究では,ゼロショット・クロスドメイン認知診断(LRCD)を用いた言語表現を提案する。 具体的には、LRCDはまず、異なる領域における学生の行動パターン、エクササイズ、コンセプトを分析し、次にテキスト記述を用いて学生、エクササイズ、コンセプトのプロファイルを記述する。 最近の高度なテキスト埋め込みモジュールでは、これらのプロファイルは統一言語空間のベクトルに変換することができる。 さらに,言語空間と認知診断空間の相違に対処するために,LRCDにおける言語認知マッパーを提案し,前者から後者へのマッピングを学習する。 そして、これらのプロファイルは、既存のCDMで簡単かつ効率的に統合し、訓練することができる。 大規模な実験により、現実世界のデータセット上でのLRCDのトレーニングは、異なるターゲットドメインにわたる圧縮可能なゼロショットのパフォーマンスを達成することができ、場合によっては、ターゲットドメイン上の全応答データに基づいてトレーニングされた古典的なCDMと競合するパフォーマンスを達成できることが示された。 特に、LRCDは、様々な分野(人文科学など)と情報源(初等・中等教育など)の違いについて興味深い洞察を与えることができる。

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