Apr, 2016

回归基础：贝叶斯 IRT 扩展在熟练度估计上的表现优于神经网络

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TL;DR本文研究比较了基于 IRT 的多个熟练度估计方法和基于 RNN 的 Deep Knowledge Tracing 在学生行为预测方面的表现，在多个数据集中发现 IRT 性能优于 DKT，并通过贝叶斯概率模型的应用提供更好的可解释性和保证性。
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发现论文，激发创造
  • Deep-IRT：利用项目反应理论使基于深度学习的知识追踪解释性更强

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    Apr, 2019

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    提出了 Variational Temporal IRT (VTIRT) 算法，用于快速准确地推断学习者能力的动态变化，相较于其他学习者能力模型，在预测未来的学习者表现方面持续取得改进。

    Nov, 2023

  • 可解释的知识追踪：基于因果关系的简单高效学生建模

    本研究提出了行之有效的 Interpretable Knowledge Tracing (IKT) 模型，使用机器学习和数据挖掘技术从学生响应数据中提取有意义的潜在特征，从而预测学生的未来表现。该模型可为真实世界的教育系统提供自适应和个性化的教学，并具有因果推理能力。

    Dec, 2021

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    本文提出了在深度神经网络产生的人工群众中使用生成的反应模式 (RP) 来学习 IRT 模型，并证明了这种方法在两个 NLP 任务中通过定量和定性分析学习 IRT 模型的有效性。通过训练集过滤中使用隐含的难度项参数的用例，以及人类预期和机器 RP 所估计难度不匹配的情况。

    Aug, 2019

  • T-SKIRT：自适应学习系统中学生能力在线估计

    我们开发了 T-SKIRT：一种基于时间，结构化知识，基于 IRT 的方法，用于预测学生在线响应。通过明确考虑学生学习并采用结构化，多维度的学生能力表示，该模型在实际响应预测任务中胜过标准的 IRT 方法，可以应用于与多样化教育内容互动的学生收集的真实响应。

    Feb, 2017

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    Jul, 2023

  • 可扩展的项目反应理论模型学习

    Item Response Theory (IRT) models leverage coresets for scalable learning of latent abilities and difficulty characteristics in the context of large-scale assessments and data analysis problems.

    Mar, 2024

  • 利用项目反应理论构建评估量表

    本文提出一种基于心理度量学中的项目反应理论（IRT）的替代手段，用于生成金标准测试集和 NLP 系统的评估，通过实验证明 IRT 方法能提供更为全面的系统性能评估，并能更好地说明系统性能。

    May, 2016

  • 知识追踪的深度有多大？

    本文考虑深度知识追踪（DKT）在预测学生学习表现时的优越性及其与贝叶斯知识追踪（BKT）模型的比较，提出了 BKT 模型的拓展方案，最终指出虽然 DKT 是一种实用的学生学习模型，但其对数据的优化不在于发现新的表现形式。

    Mar, 2016

  • 深度知识追踪是一种隐式的动态多维项目响应理论模型

    深度知识追踪是一种基于递归神经网络的知识追踪竞争模型，本研究提出了一种简化的解码器，比原有模型表现更好，并为未来研究方向提供了新的可能性。

    Aug, 2023