华南理工大学学报(自然科学版)

作者：刘宇鹏, 张雷

单位：哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001

关键词：认知诊断,注意力机制,转换器,知识点重要度,遗忘信息

基金：国家自然科学基金资助项目(62172128);中国博士后科学基金资助项目(2014m561331);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521073)

智慧教育是人工智能的重点研究方向，如何利用试题中知识点并对学生的认知过程进行刻画是重中之重。针对认知诊断模型对学生和试题及其交互信息挖掘不充分的问题，文中提出了融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型。该模型根据学生对试题和知识点的历史交互，结合知识点难度信息引入遗忘因素，缓解了对学生信息挖掘不充分的问题；通过注意力机制获取试题对知识点的考查重要度信息，缓解了对试题信息挖掘不充分的问题；通过Transformer学习学生与试题间的交互，缓解了学生与试题交互不充分的问题。在经典数据集上的实验结果表明，文中模型在Math1、Math2、Assistment数据集上的准确率Acc、均方根误差RMSE、受试曲线面积AUC值分别为0.716、0.445、0.776、0.725、0.432、0.807、0.741、0.427和0.779，优于现有的其他对比模型，说明了知识重要度和时效性对于认知建模的重要性。

来源：2023年第5期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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