深度知识追踪模型研究

摘要

知识追踪作为教育科技领域的创新技术，通过记录与分析学生答题表现与学习历程，评估其知识点掌握程度并预测未来表现，为实现个性化教学提供支持.探讨深度知识追踪方法，重点剖析时间序列模型、键-值记忆网络模型、注意力机制模型及图神经网络模型四类深度知识追踪模型的核心原理与改进策略.提出“时序-记忆-关系-结构”四维技术演进框架，清晰描绘了模型从基础序列建模向复杂知识网络推理的技术演进路径.进一步对比分析知识追踪领域常用数据集(如ASSISTments、EdNet)和性能评估指标(如AUC),总结模型选型原则.最后从个性化学习路径优化、多模态数据融合、模型可解释性、教育公平性及大模型融合等维度展望未来研究方向，为教育智能化的发展提供一定的理论参考与实践启示.

关键词

深度知识追踪 / 时序建模 / 记忆网络 / 注意力机制 / 图神经网络