Knowledge Tracing (KT) är en uppgift att spåra elevers föränderliga kunskapstillstånd med avseende på ett eller flera begrepp när de deltar i en sekvens av lärandeaktiviteter. Ett viktigt syfte med KT är att anpassa övningssekvensen för att hjälpa eleverna att lära sig kunskapskoncept på ett effektivt sätt. Befintliga metoder som Bayesian Knowledge Tracing och Deep Knowledge Tracing antingen modell Knowledge state för varje fördefinierat begrepp separat eller misslyckas med att exakt fastställa vilka begrepp en student är bra på eller obekant med. För att lösa dessa problem introducerar detta arbete en ny modell kallad Dynamic Key-Value Memory Networks (DKVPN) som kan utnyttja sambanden mellan underliggande begrepp och direkt producera en students mästarnivå av varje koncept. Till skillnad från vanliga minnesaugmenterade neurala nätverk som underlättar en enda minnesmatris eller två statiska minnesmatriser, har vår modell en statisk matris som kallas nyckel, som lagrar kunskapsbegreppen och den andra dynamiska matrisen som kallas värde, som lagrar och uppdaterar masterynivåerna av motsvarande begrepp. Experiment visar att vår modell konsekvent överträffar den toppmoderna modellen i en rad KT-datauppsättningar. Dessutom kan DKVPN-modellen automatiskt upptäcka underliggande begrepp för övningar som vanligtvis utförs av mänskliga annoteringar och skildra en students föränderliga kunskapstillstånd.
Deep-IRT är en ändring av Dynamic Key-Value Memory Network (DKVPN) REF som behandlar data som longitudinella, bearbetningsobjekt en gång i tiden med hjälp av en återkommande arkitektur.
Dynamic Key-Value Memory Networks for Knowledge Tracing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}