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#NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 Empirical Evaluation of Deep Learning Models for Knowledge Tracing: Of Hyperparameters and Metrics on Performance and Replicability, Sami+, Aalto University, arXiv22 CommentDKTの説明が秀逸で、元論文では書かれていない分かりづらいところまできちんと説明してくれている。 （inputは(スキルタグ, 正誤)のtupleで、outputはスキルタグ次元数のベクトルyで、各次元が対応するスキルのmasteryを表しており、モデルのtrainingはnext attempt入 ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-05-02 Learning Process-consistent Knowledge Tracing, Shen+, SIGKDD21 CommentDKTでは問題を間違えた際に、対応するconceptのproficiencyを下げてしまうけど、実際は間違えても何らかのlearning gainは得ているはずだから、おかしくね？というところに端を発した研究。 student performance predictionの性能よりも、Knowle# ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 BEKT: Deep Knowledge Tracing with Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Tian+ （緒方先生）, Kyoto University, ICCE21 CommentKTにBERTを利用した研究 #453 などでDeepLearningBasedなモデル間であまり差がないことが示されているので、本研究が実際どれだけ強いのかは気になるところ。 ...

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Issue Date: 2022-04-28 Do we need to go Deep? Knowledge Tracing with Big Data, Varun+, University of Maryland Baltimore County, arXiv21 Commentデータ量が小さいとSAKTはDKTはcomparableだが、データ量が大きくなるとSAKTがDKTを上回る。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165698674-279a7e0c-6429-48db-8c ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2022-04-28 An Empirical Comparison of Deep Learning Models for Knowledge Tracing on Large-Scale Dataset, Pandey+, AAAI workshop on AI in Education21 CommentEdNetデータにおいて、DKT, DKVMN, SAKT, RKTの性能を比較した論文 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165658767-24fda9a1-3ff1-47d1-b328-91fa18aec8 ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 A Survey of Knowledge Tracing, Liu+, arXiv21 Comment古典的なBKT, PFAだけでなくDKT, DKVMN, EKT, AKTなどDeepなモデルについてもまとまっている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/165438026-70f407c9-8eb2-43c3 ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#DropoutPrediction
Issue Date: 2022-04-14 Deep Attentive Study Session Dropout Prediction in Mobile Learning Environment, Riiid AI Research, Lee+, arXiv21 Comment従来のdropout研究では、学校のドロップアウトやコースのドロップアウト、MOOCsなどでのドロップアウトが扱われてきたが、モバイル学習環境を考慮した研究はあまり行われてこなかった。モバイル学習環境では着信やソーシャルアプリなど、多くの外敵要因が存在するため、学習セッションのドロップアウトが頻繁に ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 When is Deep Learning the Best Approach to Knowledge Tracing?, Theophile+ （Ken Koedinger）, CMU+, JEDM20 Comment下記モデルの性能をAUCとRMSEの観点から9つのデータセットで比較した研究 DLKT DKT SAKT FFN Regression Models IRT PFA DAS3H Logistちなみに、一つのアイテムに複数のKCが紐づいている場合 ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing, Ghosh+, University of Massachusetts Amherst, KDD20 Commentこの論文の実験ではSAKTがDKVMNやDKTに勝てていない ... #NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 Knowledge Tracing with Sequential Key-Value Memory Networks, Ghodai+, Research School of Computer Science, Australian National University, SIGIR19 #NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-28 Exercise-Enhanced Sequential Modeling for Student Performance Prediction, Hu+, AAAI18 Comment従来のStudent Performance PredictionタスクではKnowledge Componentと問題に対する過去の正誤を入力として予測を行っていて、問題テキストを通じて得られる問題そのものの難しさは明示的に考慮できていなかった。 なので、knowledge componentで ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-06-10 Deep Model for Dropout Prediction in MOOCs, Wang+, ICCSE17 CommentMOOCsにおける一つの大きな問題点としてDropout率が高いことがあげられ、これを防止するために様々なモデルが提案されてきた。これまで提案されてきたモデルでは人手によるfeature-engineeringが必要であることが問題である。なぜなら、feature-engineeringはdomai ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#AffectDetection
Issue Date: 2021-06-08 Improving Sensor-Free Affect Detection Using Deep Learning, Botelho+, AIED17 CommentDKTが実はBKTと対して性能変わらない、みたいな話がreference付きで書かれている。Ryan Baker, Neil Heffernan論文Affect Detectionは、physical/psychological sensorを利用する研究が行われてきており、それらは様々な制約により ... #NeuralNetwork#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 Estimating student proficiency: Deep learning is not the panacea, Wilson+, Knewton+, NIPS16 workshop CommentDKTの性能をBKTやPFA等の手法と比較した研究 #355 を引用し、DKTとBKTのAUCの計算方法の違いについて言及している ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#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#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#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 ... #Pocket#EducationalDataMining
Issue Date: 2021-07-05 Autonomously Generating Hints by Inferring Problem Solving Policies, Piech+, Stanford University, L@S15 #AdaptiveLearning#EducationalDataMining#DropoutPrediction
Issue Date: 2021-10-29 Predicting MOOC Dropout over Weeks Using Machine Learning Methods, EMNLP14 Workshop, Marius Kloft CommentEMNLP'14のWorkshop論文。引用数が120件とかなり多め。MOOCsのclickstreamデータから、numericalなfeatureを作成。SVMに食わせて学習し、Dropout Predictionを行なっている。 psychologyのMOOCコースからデータ収集。12週に渡 ... #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 局所的変分法による非補償型時系列IRT, 玉野+ （持橋さん）, NEC+, 人工知能学会研究会資料 #Article#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#Assessment
Issue Date: 2022-04-18 Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems, Choi+, RiiiD Research, arXiv 2020 Comment# 概要 テストのスコアや、gradeなどはシステムの外側で取得されるものであり、取得するためにはコストがかかるし、十分なラベル量が得られない（label-scarce problem）。そこで、pre-training/fine-tuningの手法を用いて、label-scarce proble ... #Article#Tutorial
Issue Date: 2022-03-03 ①ラーニングアナリティクスの研究動向 ─エビデンスに基づく教育の実現に向けて─, 京都大学, 緒方先生, 情報処理 Vol.59 No.9 Sep. 2018 Comment緒方先生によるLAのチュートリアル 主な研究テーマ： ①行動予測：教育・学習活動において蓄積された大量のデータを元に，機械学習を用いて予測モデルを作成し，学習者の成績や能力，ドロップアウト等の行動を予測する研究 ②介入モデル：いつどこでどのような内容をどのような方法で学習者に伝えると，効果2021 ... #Article#AdaptiveLearning
Issue Date: 2021-10-29 ラーニング・アナリティクスとは何か？, 武田俊之, コンピュータ＆エデュケーション VOL.38, 2015 CommentLearning Analyticsの全体像について、コンパクトにまとまっている。 特に、そのアプローチに関するコンセプトの特徴（e.g. 学習者中心、デーア駆動）や、フレームワーク、xAPIといったデータの測定・収集方法などについて、まとめられている。 ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-06-02 Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 中川+, 人口知能学会論文誌, 33巻, 33号, C, 2018 CommentDKTモデルは、前提として各問題に対して知識タグ（knowledge component）が付与されていることが前提となっている。しかし世の中には、知識タグが振られているデータばかりではないし、そもそもプログラミング教育といった伝統的な教育ではない分野については、そもそも知識タグを構造的に付与するこ ... #Article#Tutorial#Pocket#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning, Pelanek, User Modeling and User-Adapted Interaction, 2017 CommentLearner Modelingに関するチュートリアル。Learner Modelingの典型的なコンテキストや、KCにどのような種類があるか（KLI Frameworkに基づいた場合）、learner modeling techniques (BKTやPFA等)のチュートリアルなどが記載されている ... #Article#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-30 Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge, Corbett+, User Modeling and User-Adapted Interaction, 1995 CommentBayesian Knowledge Tracing (BKT)を提案した論文。Knowledge Tracingについて研究するなら必ず抑えておくべき。 以後、BKTを拡張した研究が数多く提案されている。![image](https://user-images.githubusercontent. ... #Article#Dataset#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-29 Student Performance Prediction _ Knowledge Tracing Dataset #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2021-05-29 Behavior-Based Grade Prediction for MOOCs Via Time Series Neural Networks, Chiang+, IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING, VOL. 11, NO. 5, AUGUST 2017 CommentMOOCsでの生徒のgradeを予測するモデルを提案。MOOCsでは生徒のassessmentに対するreponseがsparseで、かつpersonalizedなモデルが必要なため成績予測はチャレンジングなタスク。 lecture-video-watching clickstreams を利用しN ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-05-28 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, Hu+, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2019 CommentDKT等のDeepなモデルでは、これまで問題テキストの情報等は利用されてこなかったが、learning logのみならず、問題テキストの情報等もKTする際に活用した研究。 #354 をより洗練させjournal化させたものだと思われる。 #354 ではKTというより、問題の正誤を予測するモデモデ ... #Article#Survey#AdaptiveLearning#EducationalDataMining
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ...