論文の概要: Efficient Knowledge Tracing Leveraging Higher-Order Information in Integrated Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18668v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 06:12:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.697309
• Title: Efficient Knowledge Tracing Leveraging Higher-Order Information in Integrated Graphs
• Title（参考訳）: 統合グラフにおける高次情報を活用した効率的な知識追跡
• Authors: Donghee Han, Daehee Kim, Minjun Lee, Daeyoung Roh, Keejun Han, Mun Yong Yi,
• Abstract要約: DGAKT(Dual Graph Attention-based Knowledge Tracing)を導入する。 これは、学生-運動-KC関係を表すサブグラフからの高次情報を活用するように設計されたグラフニューラルネットワークモデルである。 完全なグローバルグラフモデルと比較して、メモリと計算の要求が大幅に削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4134741591214808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rise of online learning has led to the development of various knowledge tracing (KT) methods. However, existing methods have overlooked the problem of increasing computational cost when utilizing large graphs and long learning sequences. To address this issue, we introduce Dual Graph Attention-based Knowledge Tracing (DGAKT), a graph neural network model designed to leverage high-order information from subgraphs representing student-exercise-KC relationships. DGAKT incorporates a subgraph-based approach to enhance computational efficiency. By processing only relevant subgraphs for each target interaction, DGAKT significantly reduces memory and computational requirements compared to full global graph models. Extensive experimental results demonstrate that DGAKT not only outperforms existing KT models but also sets a new standard in resource efficiency, addressing a critical need that has been largely overlooked by prior KT approaches.
• Abstract（参考訳）: オンライン学習の台頭は、様々な知識追跡(KT)手法の開発につながった。 しかし,従来の手法では,大きなグラフや長い学習シーケンスを利用する場合の計算コストの増大が問題視されている。 この問題に対処するために,DGAKT(Dual Graph Attention-Based Knowledge Tracing)を導入した。 DGAKTは、計算効率を向上させるためのサブグラフベースのアプローチを取り入れている。 DGAKTは、対象の相互作用ごとに関連する部分グラフのみを処理することにより、完全なグローバルグラフモデルと比較して、メモリと計算の要求を著しく削減する。 大規模な実験結果から、DGAKTは既存のKTモデルを上回るだけでなく、リソース効率の新たな標準も設定し、従来のKTアプローチでほとんど見落とされた重要なニーズに対処することを示した。

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