論文の概要: Knowledge is Power: Harnessing Large Language Models for Enhanced Cognitive Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05556v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 13:02:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:34.435939
• Title: Knowledge is Power: Harnessing Large Language Models for Enhanced Cognitive Diagnosis
• Title（参考訳）: 知識と力 - 認知診断の強化を目的とした大規模言語モデルの構築
• Authors: Zhiang Dong, Jingyuan Chen, Fei Wu,
• Abstract要約: 認知診断モデル(CDMs)は、学生の認知状態を評価するために、一連のエクササイズを通してそのパフォーマンスを分析する。 既存のCDMは、豊富な事前知識が不足しているため、希少な学生や運動の診断に苦慮することが多い。 大型言語モデル(LLM)の進歩に伴い、認知診断への統合は有望な機会となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.936153018855649
• License:
• Abstract: Cognitive Diagnosis Models (CDMs) are designed to assess students' cognitive states by analyzing their performance across a series of exercises. However, existing CDMs often struggle with diagnosing infrequent students and exercises due to a lack of rich prior knowledge. With the advancement in large language models (LLMs), which possess extensive domain knowledge, their integration into cognitive diagnosis presents a promising opportunity. Despite this potential, integrating LLMs with CDMs poses significant challenges. LLMs are not well-suited for capturing the fine-grained collaborative interactions between students and exercises, and the disparity between the semantic space of LLMs and the behavioral space of CDMs hinders effective integration. To address these issues, we propose a novel Knowledge-enhanced Cognitive Diagnosis (KCD) framework, which is a model-agnostic framework utilizing LLMs to enhance CDMs and compatible with various CDM architectures. The KCD framework operates in two stages: LLM Diagnosis and Cognitive Level Alignment. In the LLM Diagnosis stage, both students and exercises are diagnosed to achieve comprehensive and detailed modeling. In the Cognitive Level Alignment stage, we bridge the gap between the CDMs' behavioral space and the LLMs' semantic space using contrastive learning and mask-reconstruction approaches. Experiments on several real-world datasets demonstrate the effectiveness of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 認知診断モデル(CDMs)は、学生の認知状態を評価するために、一連のエクササイズを通してそのパフォーマンスを分析する。 しかし、既存のCDMは、豊富な事前知識が不足しているため、希少な学生や運動の診断に苦慮することが多い。 広範なドメイン知識を持つ大規模言語モデル(LLM)の進歩により、認知診断への統合は有望な機会となる。 このような可能性にもかかわらず、LCMとCDMを統合することは大きな課題となる。 LLMは、学生と演習の間のきめ細かい協調的な相互作用を捉えるのに適しておらず、LLMの意味空間とCDMの行動空間との相違は、効果的な統合を妨げる。 これらの課題に対処するために,LLMを用いたモデルに依存しないフレームワークである知識強調型認知診断(KCD)フレームワークを提案する。 KCDフレームワークは、LLM診断と認知レベルアライメントの2段階で動作する。 LLM診断の段階では、学生と演習の両方が、包括的で詳細なモデリングを実現するために診断される。 認知レベルアライメント(Cognitive Level Alignment)の段階では、コントラスト学習とマスク再構成アプローチを用いて、CDMの行動空間とLLMの意味空間のギャップを埋める。 いくつかの実世界のデータセットで実験を行い、提案フレームワークの有効性を実証した。

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