Inom den teoretiska kognitiva vetenskapen finns det en spänning mellan mycket strukturerade modeller vars parametrar har en direkt psykologisk tolkning och mycket komplexa, allmänna modeller vars parametrar och representationer är svåra att tolka. Den förra ger vanligtvis mer insikt i kognition, men den senare presterar ofta bättre. Denna spänning har nyligen dykt upp i området för utbildningsdata mining, där en djupinlärning strategi för att förutsäga elevernas prestation som de arbetar genom en serie övningar-termerad djup kunskap spårning eller DKT -har visat en fantastisk prestandafördel över huvuddelen av fältet, Bayesian kunskapsspårning eller BKT. I denna artikel försöker vi förstå grunden för DKT:s fördel genom att beakta källorna till statistisk korrekthet i de uppgifter som DKT kan utnyttja, men som BKT inte kan göra. Vi hypothesize fyra former av regelbundenhet som BKT misslyckas med att utnyttja: recency effekter, den kontextualiserade försökssekvens, inter-skill likhet, och individuell variation i förmåga. Vi visar att när BKT utvidgas för att göra det mer flexibelt att modellera statistiska regularities-användning förlängningar som tidigare föreslagits i litteratur-BKT uppnår en nivå av prestanda som inte kan särskiljas från DKT. Vi hävdar att även om DKT är en kraftfull, användbar, allmängiltig ram för att modellera studentinlärning, kommer dess vinster inte från upptäckten av nya representationer den grundläggande fördelen med djupt lärande. För att besvara frågan i vår titel kan kunskapsspårning vara en domän som inte kräver "djup"; grunda modeller som BKT kan prestera lika bra och erbjuda oss större tolkningsbarhet och förklarande kraft.
Khajah m.fl. REF visade ett djupt lärande för att förutsäga studenternas prestationer.
How deep is knowledge tracing?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}