Dec, 2023

通过混合优化进行符号认知诊断的智能教育系统

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TL;DR本文提出了一种符号认知诊断 (SCD) 框架，该框架使用符号树来解释学生与练习之间的复杂交互过程，并利用基于梯度的优化方法有效地学习学生和练习的参数，实现了对认知诊断方法泛化性和可解释性的改进。
发现论文，激发创造
  • 智能教育系统的神经认知诊断

    本文提出了 Neural Cognitive Diagnosis (NeuralCD) 框架，用于智能教育中的认知诊断，分别使用传统的 Q - 矩阵和改进的文本内容来探索每个练习的概念，并包含神经网络以学习复杂的练习交互作用，从而获得准确和可解释的诊断结果。

    Aug, 2019

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    为快速检测新学生的掌握水平，提出了一种基于归纳式认知诊断模型的新型学生中心图方法，该方法相对于传统的对特定学生嵌入进行更新的方法更加高效，而且在推理性能上也具有竞争力。

    Apr, 2024

  • 利用自适应关系图神经网络改进认知诊断模型

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    Feb, 2024

  • 面向长尾认知诊断的自监督图学习

    介绍了一种利用自监督方法和图形混淆来改进在智能教育领域中学生认知诊断的框架。该框架可以提高对少数数据样本的预测性能，尤其在面对长尾效应时更加有效。

    Oct, 2022

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    提出了一种新颖的可识别认知诊断框架，通过灵活的诊断模块直接诊断可识别和可解释的考生特征和问题特征，并利用一个通用的预测模块从诊断结果中重建响应日志，以确保后者的精确性。通过对四个公开真实数据集的实验，证明了 ID-CDM 的可识别性、可解释性和诊断结果的精确性。

    Sep, 2023

  • 智慧教育统一可解释智能学习诊断框架

    该文探讨了智能学习诊断中诊断准确性和可解释性之间平衡的问题，提出了一种基于深度学习和心理测量学的统一可解释的智能学习诊断框架，并通过 LDM-ID 和 LDM-HMI 机制实现了良好的学习预测和学习可解释性。实验表明，该方法相对于最先进的模型具有更高的准确性，并可为智能教育中的个性化学习辅导等应用提供有价值的教育可解释性。

    Jul, 2022

  • ReliCD: 一种带有置信度意识的可靠认知诊断框架

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    Dec, 2023

  • 通过进化多目标神经结构搜索设计新颖的认知诊断模型

    通过进化多目标神经架构搜索 (NAS) 自动设计新型认知诊断模型，设计模型具有更好的性能和人工设计模型一样的可解释性。

    Jul, 2023

  • 面向公平认知诊断的路径特定因果推理

    利用传感器信息，提出了一种 CAER 方法应对涂装缺陷检测中困扰自动涂装工业环境传感器信息异常的问题。

    Jun, 2024

  • Zero-1-to-3：通过一批初来的学生实现领域级零射击认知诊断达到三个诊断目标

    通过预训练诊断模型并使用双重正则化器，将学生状态分解为域共享和域特定部分，以实现领域级零样本认知诊断的目标。同时，分析先行学生的行为模式生成模拟练习日志，使得冷启动学生的认知状态经过虚拟数据的精炼后能够用于诊断，弥合了领域适应的目标。研究结果表明该模型在领域级零样本认知诊断及问题推荐方面具有实际应用价值。

    Dec, 2023