基于误差作用机制的状态图演化知识追踪模型
State graph evolution knowledge tracing model based on error effect mechanism
1. 长江大学 计算机科学学院, 湖北 荆州 434023
2. 长江大学 人工智能科研平台, 湖北 荆州 434023
摘要
针对现有知识追踪模型多将预测误差作为训练优化信号，缺乏对其在运行过程中的作用机制进行显式建模的问题，提出一种基于误差作用机制的状态图演化知识追踪模型(ESGE-KT)。模型通过输入与关联建模及局部子图查询预测，获得与当前作答相关的局部知识状态及预测结果；在误差作用模块中，通过条件生成将标量预测误差映射为知识点层级的结构化分布信号，并在知识点状态关系图上统一建模误差作用的生成、传播与调制过程，协同刻画误差作用范围与强度，并驱动知识点状态渐进式稳定演化。在四个真实教育数据集上开展的实验表明，与11个主流知识追踪模型相比，ESGE-KT的AUC和ACC分别最高提升13.86%和15.63%，RMSE最高降低15.10%。结果验证了所提方法能够提升预测精度与状态演化稳定性，并为持续交互场景下的知识追踪提供机制化建模思路。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62077018)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0063
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-02] 优先出版
引用本文
张宝良, 何璟阳, 阮紫叶, 等. 基于误差作用机制的状态图演化知识追踪模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0063. (Zhang Baoliang, He Jingyang, Ruan Ziye, et al. State graph evolution knowledge tracing model based on error effect mechanism [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0063. )
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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