論文の概要: KT4EQG: Personalized Exercise Question Generation via Knowledge Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23933v2
• Date: Wed, 27 May 2026 11:48:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 02:55:42.946149
• Title: KT4EQG: Personalized Exercise Question Generation via Knowledge Tracing
• Title（参考訳）: KT4EQG:知識追跡による個人化されたエクササイズ質問生成
• Authors: Xinyi Gao, Qiucheng Wu, Lu Ding, Q. Vera Liao, Kaizhi Qian, Ying Xu, Shiyu Chang, Yang Zhang,
• Abstract要約: 教育質問生成(EQG)は、生徒の学習を促進するために、カスタマイズされた運動質問を合成することを目的としている。 効果的なEQGシステムは、学生の知識状態をモデル化し、最大の学習効果をもたらす質問を生成することにより、学生ごとの質問を理想的にパーソナライズする。 KT4EQGは,KTモデルの指導のもと,個別の学生に対して効果的な質問を生成する,個別のEQGフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.527882446935884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Educational Question Generation (EQG) aims to synthesize customized exercise questions that enhance student learning. An effective EQG system should ideally personalize questions for each student by modeling the student's knowledge state and generating questions that provide the greatest learning benefit. However, few existing EQG approaches are able to achieve such fine-grained personalization. In this paper, we explore how EQG can benefit from knowledge tracing (KT), which models students' knowledge states based on historical performance and predicts future performance. We propose KT4EQG, a personalized EQG framework that generates effective questions for individual students under the guidance of a KT model. Specifically, KT4EQG seeks to maximize a student's potential improvement in overall knowledge mastery by leveraging the KT model to select the most suitable knowledge concept for the student to practice. An LLM-based question generator is then trained to produce a question faithfully grounded in the selected concept. Experimental results on XES3G5M and MOOCRadar show that KT4EQG consistently generates more effective questions than methods with limited or no personalization.
• Abstract（参考訳）: 教育質問生成(EQG)は、生徒の学習を促進するために、カスタマイズされた運動質問を合成することを目的としている。 効果的なEQGシステムは、学生の知識状態をモデル化し、最大の学習効果をもたらす質問を生成することにより、学生ごとの質問を理想的にパーソナライズする。 しかし、そのような細かいパーソナライズを達成できる既存のEQGアプローチはほとんどない。 本稿では,EQGが知識追跡(KT)の恩恵を受けるかを検討する。 KT4EQGは,KTモデルの指導のもと,個別の学生に対して効果的な質問を生成する,個別のEQGフレームワークである。 具体的には、KT4EQGは、KTモデルを利用して、学生が実践するのに最も適した知識概念を選択することにより、学生の全体的な知識習得における潜在的な改善を最大化しようとする。 LLMベースの質問生成器は、選択された概念に忠実に根ざした質問を生成するために訓練される。 XES3G5M と MOOCRadar の実験結果から、KT4EQG はパーソナライゼーションが限定的あるいは全くない手法よりも、より効果的な質問を一貫して生成していることが示された。

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