Pre-training Question Embeddings for Improving Knowledge Tracing with Self-supervised Bi-graph Co-contrastive Learning

计算机科学 追踪 图形 人工智能 知识图 机器学习 培训(气象学) 自然语言处理 理论计算机科学 地理 操作系统 气象学
作者
Wentao Wang,Huifang Ma,Yan Zhao,Zhixin Li
出处
期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery From Data [Association for Computing Machinery]
卷期号:18 (4): 1-20 被引量:6
标识
DOI:10.1145/3638055
摘要

Learning high-quality vector representations (aka. embeddings) of educational questions lies at the core of knowledge tracing (KT), which defines a task of estimating students’ knowledge states by predicting the probability that they correctly answer questions. Although existing KT efforts have leveraged question information to achieve remarkable improvements, most of them learn question embeddings by following the supervised learning paradigm. In this article, we propose a novel question embedding pre-training method for improving knowledge tracing with self-supervised Bi -graph Co -contrastive learning ( BiCo ). Technically, on the basis of self-supervised learning paradigm, we first select two similar but distinct views (i.e., representing objective and subjective semantic perspectives) as the semantic source of question embeddings. Then, we design a primary task (structure recovery) together with two auxiliary tasks (question difficulty recovery and contrastive learning) to further enhance the representativeness of questions. Finally, extensive experiments conducted on two real-world datasets show BiCo has a higher expressive power that enables KT methods to effectively predict students’ performances.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
郑文涛发布了新的文献求助10
1秒前
redflower完成签到,获得积分10
1秒前
伊利丹完成签到,获得积分10
1秒前
MabelKKKK完成签到,获得积分10
1秒前
罚克由尔完成签到,获得积分10
1秒前
我是微风完成签到,获得积分10
1秒前
成就的鹏笑完成签到,获得积分10
1秒前
斯文败类应助甲乙丙丁采纳,获得10
2秒前
迷人的天抒应助123采纳,获得30
2秒前
夏天发布了新的文献求助10
2秒前
谜记完成签到,获得积分10
2秒前
企鹅完成签到,获得积分10
2秒前
guosheng完成签到,获得积分10
3秒前
糕手完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
uon发布了新的文献求助10
4秒前
南宫映榕完成签到,获得积分10
4秒前
寂寞的朋友完成签到,获得积分10
4秒前
chenqingyu发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
默默尔安发布了新的文献求助10
5秒前
ID27149完成签到,获得积分10
6秒前
wy.he应助none采纳,获得10
6秒前
搜集达人应助1028181661采纳,获得10
6秒前
墨墨叻完成签到,获得积分10
6秒前
FashionBoy应助豆腐kkkkk采纳,获得10
6秒前
苏杉杉发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
研友_851KE8完成签到,获得积分10
7秒前
炙热的灵薇完成签到,获得积分10
7秒前
sos完成签到,获得积分10
7秒前
张岱帅z完成签到,获得积分10
7秒前
孔问筠完成签到,获得积分10
7秒前
ao20000106完成签到,获得积分10
7秒前
camellia完成签到 ,获得积分10
8秒前
夏天完成签到,获得积分10
8秒前
小溪溪发布了新的文献求助10
9秒前
大方谷梦完成签到 ,获得积分10
9秒前
11秒前
超帅的哒完成签到,获得积分20
11秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968719
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513608
关于积分的说明 11168681
捐赠科研通 3248960
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794573
邀请新用户注册赠送积分活动 875194
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804716