EDM
#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-10-28 A Self-Attentive model for Knowledge Tracing, Pandy+ （with George Carypis）, EDM19 CommentKnowledge Tracingタスクに初めてself-attention layerを導入した研究interaction (e_{t}, r_{t}) および current exercise (e_{t+1}) が与えられた時に、current_exerciseの正誤を予測したい。 * e_{ ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-11-12 Modeling Hint-Taking Behavior and Knowledge State of Students with Multi-Task Learning, Chaudry+, Indian Institute of Technology, EDM18 CommentDKVMN (#352)をhint-takingタスクとmulti-task learningした研究  および current exercise (e_{t+1}) が与えられた時に、current_exerciseの正誤を予測したい。 * e_{ ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-11-12 Modeling Hint-Taking Behavior and Knowledge State of Students with Multi-Task Learning, Chaudry+, Indian Institute of Technology, EDM18 CommentDKVMN (#352)をhint-takingタスクとmulti-task learningした研究 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/141440172-6f708367-1804-4b0c-8c1a-4 ... #Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-07-04 Learning to Represent Student Knowledge on Programming Exercises Using Deep Learning, Wang+, Stanford University, EDM17 CommentDKT #297 のPiechも共著に入っている。 プログラミングの課題を行なっている時（要複数回のソースコードサブミット）、 1. 次のexerciseが最終的に正解で終われるか否か 2. 現在のexerciseを最終的に正解で終われるか否か を予測するタスクを実施 ...
#NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-29 Back to the basics: Bayesian extensions of IRT outperform neural networks for proficiency estimation, Ekanadham+, EDM16 CommentKnewton社の研究。IRTとIRTを拡張したモデルでStudent Performance Predictionを行い、3種類のデータセットでDKT #297 と比較。比較の結果、IRT、およびIRTを拡張したモデルがDKTと同等、もしくはそれ以上の性能を出すことを示した。IRTはDKTと比べて ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 Going Deeper with Deep Knowledge Tracing, Beck+, EDM16 CommentBKT, PFA, DKTのinputの違いが記載されており非常にわかりやすい ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119996969-310be080-c00a-11eb-84ce-631413ecaa4e.ちな ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 How Deep is Knowledge Tracing?, Mozer+, EDM16 CommentDKTでは考慮できているが、BKTでは考慮できていない4種類のregularityを指摘し、それらを考慮ようにBKT（forgetting, interactions among skills, incorporasting latent student abilities）を拡張したところ、DKT ... #AdaptiveLearning#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 General Features in Knowledge Tracing: Applications to Multiple Subskills, Temporal Item Response Theory, and Expert Knowledge, Brusilovsky+, EDM14 CommentBKTでは1種類のスキルしか扱えなかった問題を改善（skillだけでなく、sub-skillも扱えるように） 様々なFeatureを組み合わせることが可能実装：https://github.com/ml-smores/fast ただし、GPL-2.0ライセンス ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Models for Forecasting Student Performance, Thai-Nghe+, EDM, 2011 Commentstudent performanceは、推薦システムの問題において、下記の２種類にcastできる： 1. rating prediction task, すなわち、ユーザ・アイテム・ratingを、生徒・タスク・パフォーマンスとみなす 2. sequentialなエフェクトを考慮して、foreTe ...
Issue Date: 2021-05-29 Back to the basics: Bayesian extensions of IRT outperform neural networks for proficiency estimation, Ekanadham+, EDM16 CommentKnewton社の研究。IRTとIRTを拡張したモデルでStudent Performance Predictionを行い、3種類のデータセットでDKT #297 と比較。比較の結果、IRT、およびIRTを拡張したモデルがDKTと同等、もしくはそれ以上の性能を出すことを示した。IRTはDKTと比べて ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 Going Deeper with Deep Knowledge Tracing, Beck+, EDM16 CommentBKT, PFA, DKTのinputの違いが記載されており非常にわかりやすい ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119996969-310be080-c00a-11eb-84ce-631413ecaa4e.ちな ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 How Deep is Knowledge Tracing?, Mozer+, EDM16 CommentDKTでは考慮できているが、BKTでは考慮できていない4種類のregularityを指摘し、それらを考慮ようにBKT（forgetting, interactions among skills, incorporasting latent student abilities）を拡張したところ、DKT ... #AdaptiveLearning#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 General Features in Knowledge Tracing: Applications to Multiple Subskills, Temporal Item Response Theory, and Expert Knowledge, Brusilovsky+, EDM14 CommentBKTでは1種類のスキルしか扱えなかった問題を改善（skillだけでなく、sub-skillも扱えるように） 様々なFeatureを組み合わせることが可能実装：https://github.com/ml-smores/fast ただし、GPL-2.0ライセンス ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Models for Forecasting Student Performance, Thai-Nghe+, EDM, 2011 Commentstudent performanceは、推薦システムの問題において、下記の２種類にcastできる： 1. rating prediction task, すなわち、ユーザ・アイテム・ratingを、生徒・タスク・パフォーマンスとみなす 2. sequentialなエフェクトを考慮して、foreTe ...