结构感知与认知增强的知识追踪模型
Structure-aware and cognition-enhanced modeling for knowledge tracing
南京邮电大学 通信与信息工程学院，南京 210003
摘要
现有的知识追踪方法大多在特征建模上存在局限，往往仅依赖固定序列或静态图结构，难以刻画学生与问题之间随时间演化的动态关系，同时忽视了时间与行为等因素对知识状态的影响。针对以上问题，提出一种结构感知与认知增强的知识追踪模型(SACEKT)，综合考虑学生与问题之间的动态图关系、作答时间和行为特征以及学习与遗忘机制，从结构与认知两个维度建模学生知识状态的动态演化过程。具体而言，SACEKT引入动态图神经网络以捕捉学生与问题节点之间随时间演化的动态信息，设计了区分长短期时间间隔与尝试行为的多特征编码模块，并且提出了认知感知GRU单元(CA-GRU)，显式建模学习进度与遗忘效应对学生知识状态的影响。在三个公开数据集上的实验表明，SACEKT在预测精度和泛化能力等方面均优于现有模型。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62277032)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0013
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-21] 优先出版
引用本文
芮佳雯, 解培中. 结构感知与认知增强的知识追踪模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0013. (Rui Jiawen, Xie Peizhong. Structure-aware and cognition-enhanced modeling for knowledge tracing [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0013. )
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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