MMKT 知识追踪模型

融合记忆与交互特征

引入记忆特征与交互特征,更准确地评估学生知识状态并预测未来表现。

Youwei, Sun · 刘如意 · 苗启广 · 卢子祥 · 赵佩佩 · Li, Ronghan

Communications in Computer and Information Science 2025

技术优势

捕捉真实学习复杂性

引入记忆特征和交互特征,不再局限于基本交互,从而更准确地反映学生真实的知识状态。

自适应平衡全局与局部

自注意力机制与记忆增强模块和循环神经网络相结合,在全局交互和局部交互之间动态权衡,更有效地揭示知识状态变化。

预测性能更优

在多个公共数据集上的实验结果表明,该模型在预测未来表现方面优于现有方法。

应用场景