基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型

摘要

【目的】为了充分利用交互记录中的学习和遗忘特征，提出了一种基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型(MFKT).该模型考虑了学习过程中的学习和遗忘两种行为。【方法】首先，从交互记录中提取学习和遗忘两大特征，然后将提取到的学习特征通过标量交叉方式嵌入记忆网络，同时将遗忘特征通过向量组合的方式嵌入，用于增强其对于学生答题序列的学习能力。此外，还考虑到了不同学生回答完成后的知识增长差异，在原先记忆网络的基础上增加了一个知识增长层，用于计算学生答题得到的知识增长。【结果】通过在公开数据集上的实验表明，MFKT更加符合学生的真实学习规律，能够实现对学生知识状态更加精准的追踪。

关键词

智慧教育 / 知识追踪 / 特征提取 / 动态键值记忆网络 / 学习与遗忘

基金资助

国家自然科学基金资助项目(61872168); 江苏省教育科学“十四五”规划课题(D/2021/01/112)