Yi-Qiang Wua

DIKT把学生下一题答对的概率拆成各所需技能的成功概率之积，并让每个技能有一个随时间演化、限制在0到1之间的认知状态。此前多数深度知识追踪模型只用隐向量做预测，难以指出是哪项技能拖住了结果。在ASSIST09、ASSIST17和Algebra2005三个基准上，DIKT的AUC均高于所列基线，平均绝对提升2.04个百分点。

DIKT把学生下一题答对的概率拆成各所需技能的成功概率之积，并让每个技能有一个随时间演化、限制在0到1之间的认知状态。此前多数深度知识追踪模型只用隐向量做预测，难以指出是哪项技能拖住了结果。在ASSIST09、ASSIST17和Algebra2005三个基准上，DIKT的AUC均高于所列基线，平均绝对提升2.04个百分点。