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作者：桂妍;秦学;
单位：贵州大学大数据与信息工程学院;
摘要：针对现有知识追踪模型未能充分建模学习者个体学习特征的问题，提出一种面向学习者个性化学习特征的知识追踪模型。首先，基于学习者的交互记录构建一个多维度的问题表征体系；接着，通过分析学习者的个体特性及其与问题的知识差距，实现对学习收益的个性化建模；此外，考虑到学习过程中知识的遗忘现象，设计了一个遗忘门动态调整知识的遗忘程度；最后，通过融合学习收益和知识遗忘的情况更新学习者的知识状态，并利用此状态预测学习者的未来答题表现。在两个公开在线教育数据集ASSISTments2012和ASSISTments2017上的实验结果显示，相较已有主流模型，该模型取得了更好的预测性能，能够更好地建模学习者的知识状态。
关键词：个性化学习;;知识追踪;;学习收益;;学习遗忘;;学习特征;;教育数据挖掘
基金资助：贵州省第二批省级金课《大数据原理与技术》线上线下混合式课程（2024JKHH0033）建设成果
