基于多層注意力網絡的可解釋認知追蹤方法

摘要： 認知追蹤是一種數(shù)據(jù)驅動的學習主體建模技術,旨在根據(jù)學生歷史答題數(shù)據(jù)預測其知識掌握狀態(tài)或未來答題表現(xiàn).近年來,在深度學習算法的加持下,深度認知追蹤成為當前該領域的研究熱點.針對深度認知追蹤模型普遍存在黑箱屬性,決策過程或結果缺乏可解釋性,難以提供學習歸因分析、錯因追溯等高價值教育服務等問題,提出一種基于多層注意力網絡的認知追蹤模型.通過挖掘題目之間多維度、深層次的語義關聯(lián)信息,建... （共15頁）