融合異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間卷積知識追蹤方法

摘要： 知識追蹤任務(wù)旨在通過建模學(xué)生歷史學(xué)習(xí)序列追蹤學(xué)生認(rèn)知水平，進(jìn)而預(yù)測學(xué)生未來的答題表現(xiàn)．該文提出一個融合異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間卷積知識追蹤模型（Temporal Convolutional Knowledge Tracing Model with Heterogeneous Graph Neural Network,HG-TCKT），將知識追蹤任務(wù)重述為基于異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序邊分... （共7頁）