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在线课程中学生成绩预测的深度学习方法：基于全球视角的挑战
使用深度学习技术（CNN 和 RNN-LSTM）预测在线课程传递中学生的绩效，通过三个不同地区收集的数据集，实验结果表明深度学习模型在两个数据集中优于其他优化的传统机器学习模型，并在第三个数据集上具有可比性的性能。
PDF6 months ago
AAAIRIPPLE：面向教育的基于概念的原始时间序列模型解释
本文通过利用图神经网络的方法，对不规则多元时间序列进行建模，比较使用手工制作的特征和原始时间序列 clickstreams 能否在学生表现预测方面获得相同或更好的准确性，以及在原始时间序列模型的可解释性方面扩展概念活化向量，并在 23 个海
PDF2 years ago
复杂问题解决的知识追踪：基于细粒度排名的张量分解
本文提出了一种新的学生知识追踪方法 GRATE，该方法可动态选择可聚合的学生尝试，从而预测学生在问题中的表现和发现其中呈现的概念；与现有研究相比，该方法能够更好地预测学生表现，消除不必要的波动并发现问题中的复杂潜在概念。
PDF2 years ago
AAAI基于个性化注意力的可解释学生成绩预测：阐释学生失败的原因
本文提出了一种新的、可解释的个性化关注机制的学生成绩预测模型，利用双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型提取具有特定模式的路径中的语义信息，并提出了局部和全局级别的关注机制来区分不同学生或课程的影响，从而有效地预测学生表现，结果表明该模型在
PDF3 years ago
EKT：面向体能训练的知识跟踪模型用于学生成绩预测
本文提出了一种基于深度学习的学生成绩预测模型，利用 Exercise-Enhanced Recurrent Neural Network 和 Exercise-aware Knowledge Tracing 等方法，探索了学生知识获取情况和
PDF5 years ago
GritNet：深度学习中的学生表现预测
本文研究了利用深度学习算法 GritNet 对学生在网课中表现未来的预测问题，将其视为连续事件预测问题，通过实验验证了 GritNet 的可靠性与准确性，并提出了及时的干预教育措施。
PDF6 years ago