toplogo
登入

時間圖記憶網絡用於知識追蹤


核心概念
提出一種新的時間圖記憶網絡模型(TGMN),能夠同時建模知識元件之間的關係和時間動態,並提出一種新的方法來表示學生的遺忘行為,以提高知識追蹤的準確性。
摘要

本文提出了一種新的時間圖記憶網絡(TGMN)模型,用於解決知識追蹤(KT)問題。TGMN模型包含以下五個主要組件:

  1. 時間圖關鍵-值記憶模塊:捕捉知識元件(KC)之間的時空關係,並使用關鍵-值表示形式存儲KC的知識狀態。

  2. 關鍵-值圖卷積網絡:從時間圖記憶中提取與當前問題相關的知識狀態特徵。

  3. 序列上下文記憶單元:捕捉當前練習序列中的短期知識動態。

  4. 答案預測頭:結合長期和短期知識上下文,預測當前問題的正確答案概率。

  5. 記憶更新模塊:根據答案預測結果和KC相關性,更新時間圖記憶中的知識狀態,並引入一種新的基於時間衰減的方法來表示學生的遺忘行為。

TGMN模型通過融合序列和圖結構上下文,在多個知識追蹤基準測試中顯著優於現有的最先進模型。此外,本文還分析了TGMN各組件對模型性能的影響,並展示了預訓練方法在提高問題和KC嵌入質量方面的優勢。

edit_icon

客製化摘要

edit_icon

使用 AI 重寫

edit_icon

產生引用格式

translate_icon

翻譯原文

visual_icon

產生心智圖

visit_icon

前往原文

統計資料
學生在練習序列中正確回答問題的概率隨時間呈現上升、穩定或下降的動態變化。 學生的遺忘行為會隨著練習頻率的變化而改變,對知識狀態產生影響。 問題與知識元件之間的關係會影響學生在相關知識元件上的表現。
引述
"提出一種新的時間圖記憶網絡(TGMN)模型,能夠同時建模知識元件之間的關係和時間動態,並提出一種新的方法來表示學生的遺忘行為,以提高知識追蹤的準確性。" "TGMN模型通過融合序列和圖結構上下文,在多個知識追蹤基準測試中顯著優於現有的最先進模型。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Seif Gad, Sh... arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.01836.pdf
Temporal Graph Memory Networks For Knowledge Tracing

深入探究

如何將TGMN模型擴展到支持多個學生的知識追蹤?

要將TGMN模型擴展到支持多個學生的知識追蹤,可以考慮以下幾個方面: 學生特徵嵌入:為每位學生創建獨特的嵌入向量,這些向量可以捕捉學生的學習風格、過去的表現和知識掌握情況。這些嵌入可以與問題和知識元件的嵌入一起使用,以便在進行知識追蹤時考慮學生的個體差異。 多任務學習:設計一個多任務學習框架,讓模型同時學習多個學生的知識狀態。這可以通過共享底層的TGMN結構來實現,同時為每個學生的特定任務設置獨立的輸出層,以便針對每位學生的答題歷史進行個性化的預測。 時間序列建模:在模型中引入時間序列的概念,考慮學生在不同時間點的答題歷史。這可以通過在TGMN中增加時間戳信息來實現,從而使模型能夠捕捉學生知識狀態的變化趨勢。 遺忘行為建模:擴展模型以考慮不同學生的遺忘行為,這可以通過為每位學生設計個性化的遺忘率來實現。這樣,模型可以更準確地預測學生在特定知識元件上的表現,並根據他們的學習歷史進行調整。 通過這些擴展,TGMN模型可以更有效地支持多個學生的知識追蹤,從而提供更個性化的學習體驗。

如何設計一種反事實推理方法,根據學生的答題歷史預測其在特定知識元件上的表現?

設計一種反事實推理方法以根據學生的答題歷史預測其在特定知識元件上的表現,可以遵循以下步驟: 數據收集與預處理:首先,收集學生的答題歷史數據,包括每個問題的答題結果、所涉及的知識元件以及答題時間等信息。對數據進行清洗和標準化,以便於後續分析。 建立基準模型:使用TGMN模型作為基準,通過其時間圖記憶網絡結構來捕捉學生的知識狀態和遺忘行為。這一模型將幫助我們理解學生在特定知識元件上的表現。 反事實推理框架:設計一個反事實推理框架,通過模擬不同的情境來預測學生的表現。例如,可以考慮如果學生在某個問題上答對或答錯,將如何影響他們在相關知識元件上的掌握程度。這可以通過生成對應的“如果...那麼...”情境來實現。 模型訓練與評估:使用收集到的數據訓練反事實推理模型,並通過交叉驗證來評估其預測準確性。可以使用AUC、準確率等指標來衡量模型的性能。 結果解釋與應用:根據模型的預測結果,為教師或學生提供具體的學習建議,幫助他們針對性地加強某些知識元件的學習。 這種反事實推理方法不僅能夠幫助預測學生的表現,還能提供有價值的學習洞察,促進個性化學習。

TGMN模型是否可以應用於其他教育領域,如語言學習或編程技能培養?

是的,TGMN模型可以應用於其他教育領域,如語言學習或編程技能培養,具體原因如下: 知識元件的靈活性:TGMN模型的設計使其能夠靈活地處理不同類型的知識元件。在語言學習中,知識元件可以是詞彙、語法結構或語言運用能力;在編程技能培養中,知識元件可以是編程語言的語法、算法知識或問題解決能力。模型可以根據具體領域的需求進行調整。 時間序列數據的利用:TGMN模型能夠有效地捕捉學生的時間序列數據,這對於語言學習和編程技能的進步至關重要。學生在這些領域的學習通常是漸進的,模型可以通過分析學生的答題歷史來預測他們的未來表現。 遺忘行為的建模:在語言學習和編程技能培養中,學生的遺忘行為同樣重要。TGMN模型中的遺忘行為建模可以幫助理解學生在這些領域的知識保持情況,並根據學生的學習歷史進行個性化的學習建議。 多任務學習的潛力:TGMN模型的多任務學習能力使其能夠同時處理多個學生的學習情況,這在語言學習和編程技能培養中尤為重要,因為這些領域的學習者通常具有不同的背景和需求。 總之,TGMN模型的靈活性和強大的建模能力使其在語言學習和編程技能培養等其他教育領域中具有廣泛的應用潛力。
0
star