Kognitiv uppgiftsanalys är en mödosam process som görs mer betungande i utbildningsplattformar där många problem skapas av användaren och oftast lämnas utan identifierade kunskapskomponenter. Tidigare synsätt på denna fråga om olösta problem har centrerat sig kring textbrytning för att imputera kunskapskomponenter (KC). I detta arbete för vi KC imputation forskning genom att modellera både innehållet (text) i ett problem samt sammanhanget (problem runt det) med hjälp av en ny tillämpning av skip-gram baserad representation lärande tillämpas på tiotusentals studentresponssekvenser från ASSISTments 2012 offentliga dataset. Vi finner att det finns lika mycket information i den kontextuella representationen som innehållsrepresentationen, med kombinationen av informationskällor som leder till en 90-procentig noggrannhet i att förutsäga den saknade skickligheten från en KC-modell från 198. Detta arbete understryker värdet av att överväga problem i samband med KC:s förutsägelseuppgift och har stora konsekvenser för dess användning i andra modellmål, t.ex. förbättring av KC:s modell.
Pardos och Dadu REF använder kontextuella representationer som lärts av en hoppa-gram-modell för att förutsäga saknade färdigheter från en KC-modell.
Imputing KCs with Representations of Problem Content and Context
{'venue': "UMAP '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}