Kunskapsspårning-där en maskin modellerar kunskapen hos en student som de interagerar med kursarbete-är ett väletablerat problem i datorstödd utbildning. Även om en effektiv modellering av studenternas kunskaper skulle ha stor pedagogisk inverkan, har uppgiften många inneboende utmaningar. I denna uppsats utforskar vi nyttan av att använda Recurrent Neural Networks (RNN) för att modellera studenternas lärande. RNN-familjen av modeller har viktiga fördelar jämfört med tidigare metoder, eftersom de inte kräver en explicit kodning av kunskap om mänskliga domäner, och kan fånga in mer komplexa representationer av studentkunskap. Använda neurala nätverk resulterar i betydande förbättringar i förutsägelse prestanda på en rad kunskapsspårning dataset. Dessutom kan den lärda modellen användas för intelligent läroplansdesign och möjliggör enkel tolkning och upptäckt av strukturer i studentuppgifter. Dessa resultat tyder på en lovande ny forskningslinje för kunskapsspårning och en föredömlig ansökningsuppgift för RNN.
Såvitt vi vet var djup kunskapsspårning (DKT) REF det första försöket att modellera studentinlärningsprocessen med hjälp av recidiverande neurala nätverk.
Deep Knowledge Tracing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}