基于结构化概念与时序学习模式的学生知识演变追踪
Tracking student knowledge progression using structured concept and temporal learning patterns
1. 广西警察学院 信息技术学院, 南宁 530028
2. 江苏开放大学 信息工程学院, 南京 210036
摘要
针对知识追踪任务中难以同时刻画知识概念结构关系与学生学习行为时序特征的问题，对融合结构化概念建模与时序学习模式的知识追踪方法进行了研究。构建概念级知识图谱以表示知识点之间的先修关系与语义关联，利用图卷积网络学习概念结构特征；引入双向Mamba序列编码机制对学生交互序列进行时序建模，通过选择性状态空间机制捕捉长距离学习依赖；融合结构表示与时序表示以预测学生下一步作答正确概率。在ASSIST2009、ASSIST2015、KDDCup2010和Statics2011四个公开数据集上进行了实验验证。结果表明，该方法在AUC和ACC指标上均优于多种主流知识追踪模型，其中在ASSIST2015数据集上AUC达到0.939。研究结果表明，融合知识结构关系与学习行为时序信息的建模方法能够有效提升知识追踪预测精度，并具有良好的可解释性和泛化能力。
基金项目
国家自然科学基金青年基金资助项目(62206114)
广西职业教育教学改革研究项目(GXGZJG2024A018)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0518
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
秦振凯, 覃玮琪, 韦堡钟, 等. 基于结构化概念与时序学习模式的学生知识演变追踪 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0518. (Qin Zhenkai, Qin Weiqi, Wei Baozhong, et al. Tracking student knowledge progression using structured concept and temporal learning patterns [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0518. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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