L@S
Autonomously Generating Hints by Inferring Problem Solving Policies, Piech+, Stanford University, L@S'15
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#Pocket #EducationalDataMining #LearningAnalytics Issue Date: 2021-07-05
Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S
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#Article #NeuralNetwork #AdaptiveLearning #EducationalDataMining #StudentPerformancePrediction #KnowledgeTracing Issue Date: 2021-10-29 Comment
Deep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある：
- 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない）
- いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがconsistentではない）
上記問題に対処するようなモデルDKT+を提案。
DKT+では、DKTのloss functionに対して3つのregularization termを追加することで上記問題に対処している。
DKT+はDKTの性能を落とすことなく、上記2問題を緩和できたとのこと。
実装: https://github.com/ckyeungac/deep-knowledge-tracing-plus
DKT+とDKTのheatmapを比較すると、問題点は確かに緩和されているかもしれないが、
依然としてinputはreconstructionされていないし、習熟度も乱高下しているように見える。
根本的な解決にはなっていないのでは。