SA-MGKT:基于自注意力融合的多图知识追踪方法OA北大核心CSTPCD
SA-MGKT:Multi-graph knowledge tracing method based on self-attention
提出了一种基于自注意力融合的多图知识追踪方法(multi-graph knowledge tracing method based on self-attention,SA-MGKT),旨在通过学生的历史答题数据,对其知识的掌握程度进行模型化,并评估其未来学习的表现.首先,该方法构建了学生-习题异质图来表示学生-习题的高阶关系,通过图对比学习技术捕获学生的答题偏好,并采用 3层LightGCN进行图表征学习.然后,引入概念关联超图和有向转换图的信…查看全部>>
This study proposes a multi-graph knowledge tracing method integrated with a self-attention mechanism(SA-MGKT),The aim is to model students'knowledge mastery based on their historical performance on problem-solving exercises and evaluate their future learning performance.Firstly,a heterogeneous graph of student-exercise is constructed to represent the high-order relationships between these two factors.Graph contrastive learning techniques are employed to cap…查看全部>>
王畅;马丹;许华容;陈攀峰;陈梅;李晖
公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025||贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025||贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025||贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025||贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025||贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025||贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025
计算机与自动化
知识追踪图对比学习自注意力机制
knowledge tracinggraph contrastive learningself-attention
《华东师范大学学报（自然科学版）》 2024 (5)
20-31,12
国家自然科学基金(61462010)贵州省科技计划项目(黔科合重大专项[2024]003,黔科合成果[2023]一般010)
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