LFKT:学习与遗忘融合的深度知识追踪模型
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作者简介:

李晓光(1973-),男,博士,教授,主要研究领域为机器学习,数据挖掘,智慧教育.
魏思齐(1996-),男,硕士,主要研究领域为智慧教育,数据挖掘,深度学习.
张昕(1979-),男,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为数据挖掘,复杂网络,机器学习.
杜岳峰(1986-),男,博士,讲师,CCF专业会员,主要研究领域为数据质量管理,推荐系统,机器学习.
于戈(1962-),男,博士,教授,博士生导师,CCF会士,主要研究领域为数据库理论与技术,分布与并行式系统,云计算与大数据管理,区块链技术与应用.

通讯作者:

张昕,E-mail:zhangxin@lnu.edu.cn

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(U1811261)


LFKT: Deep Knowledge Tracing Model with Learning and Forgetting Behavior Merging
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Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (U1811261)

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    摘要:

    知识追踪任务旨在根据学生历史学习行为实时追踪学生知识水平变化,并且预测学生在未来学习表现.在学生学习过程中,学习行为与遗忘行为相互交织,学生的遗忘行为对知识追踪影响很大.为了准确建模知识追踪中学习与遗忘行为,提出一种兼顾学习与遗忘行为的深度知识追踪模型LFKT (learning and forgetting behavior modeling for knowledge tracing).LFKT模型综合考虑了4个影响知识遗忘因素,包括学生重复学习知识点的间隔时间、重复学习知识点的次数、顺序学习间隔时间以及学生对于知识点的掌握程度.结合遗忘因素,LFKT采用深度神经网络,利用学生答题结果作为知识追踪过程中知识掌握程度的间接反馈,建模融合学习与遗忘行为的知识追踪模型.通过在真实在线教育数据集上的实验,与当前知识追踪模型相比,LFKT可以更好地追踪学生知识掌握状态,并具有较好的预测性能.

    Abstract:

    The knowledge tracing task is designed to track changes of students' knowledge in real time based on their historical learning behaviors and to predict their future performance in learning. In the learning process, learning behaviors are intertwined with forgetting behaviors, and students' forgetting behaviors have a great impact on knowledge tracing. In order to accurately model the learning and forgetting behaviors in knowledge tracing, a deep knowledge tracing model LFKT (learning and forgetting behavior modeling for knowledge tracing) that combines learning and forgetting behaviors is proposed in this study. To model such two behaviors, the LFKT model takes into account four factors that affect knowledge forgetting, including the interval between students' repeated learning of knowledge points, the number of repeated learning of knowledge points, the interval between sequential learning, and the understanding degree of knowledge points. The model uses a deep neural network to predict knowledge status with indirect feedbacks on students' understanding of knowledge according to students' answers. With the experiments on the real datasets of online education, LFKT shows better performance of knowledge tracing and prediction in comparison with the traditional approaches.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李晓光,魏思齐,张昕,杜岳峰,于戈. LFKT:学习与遗忘融合的深度知识追踪模型.软件学报,2021,32(3):818-830

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  • 收稿日期:2020-08-23
  • 最后修改日期:2020-09-03
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  • 在线发布日期: 2021-01-21
  • 出版日期: 2021-03-06
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