【技术实现步骤摘要】
基于反事实图学习的学生知识状态追踪方法及系统
[0001]公开涉及知识追踪
，具体涉及基于一种基于反事实图学习的学生知识状态追踪方法及系统。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]随着教育环境中在线学习的普及，知识追踪（KT）发挥着越来越重要的作用。KT的任务是根据学习的历史练习序列预测他们接下来对知识的掌握程度从而帮助学生更有效地学习。
[0004]如今，这一领域已经出现了许多相关的工作，如贝叶斯知识追踪和深度知识追踪方法，尽管在KT方面已经取得了进展，但现有的技术仍然有以下的局限性：（1）以前的研究只通过探索观察到的稀疏数据分布来解决KT，而反事实数据分布基本上被忽略了，前者只能是后者的一个子集；（2）目前为KT模型设计的工作要么只考虑问题和概念之间的实体关系，要么只考虑两个概念之间的关系，而没有一个工作同时研究学生、问题和概念多个实体之间的关系，导致学生建模不准确。
技术实现思路
[0005]本公开为了解决上述问...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于反事实图学习的学生知识状态追踪方法，其特征在于，包括：获取学生的历史问题练习互动序列，提取历史问题练习互动序列中的学生、问题以及概念之间的关系；根据学生、问题以及概念之间的关系建立学生
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问题
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概念关系图，模拟学生、问题以及概念之间的高阶关系；将所述关系图输入至图卷积网络中进行观察表示学习，获取观察到的学生表示，然后生成两个观察事实的破坏的子图对观察到的问答进行反事实干预，通过反事实的对比图学习获取反事实的学生表示；将观察到的学生表示和获取的反事实的学生表示之间加入对比学习目标进行对比学习，构建学习目标函数，基于预测损失和对比损失联合对目标函数进行求解，获取学生对问题对比学习下的知识状态表示。2.如权利要求1所述的基于反事实图学习的学生知识状态追踪方法，其特征在于，所述生成两个观察事实的破坏的子图对观察到的问答进行反事实干预的方式包括：用未回答的问题随机替换历史回答记录中的问题，以产生未观察到的回答序列，根据未观察到的回答序列生成第一替换的反事实破坏子图。3.如权利要求2所述的基于反事实图学习的学生知识状态追踪方法，其特征在于，还包括：打乱干扰同一问题集的答题序列，获取未观察到的回答序列，根据该未观察到的回答序列生成第二干扰的反事实破坏子图，之后通过对两个观察事实的破坏的子图进行反事实的对比图学习获取反事实的学生表示。4.如权利要求1所述的基于反事实图学习的学生知识状态追踪方法，其特征在于，利用SQC图来表示学生、问题以及概念之间的关系，模拟学生、问题以及概念之间的高阶关系，在所述SQC图中包括三种类型的节点，分别表示学生、问题以及概念；所述SQC图中包括两种边，分别表示学生和问题之间的关系以及问题和概念之间的关系。5.如权利要求1所述的基于反事实图学习的学生知识状态追踪方法，其特征在于，所述通过反事实的对比图学习获取反事实的学生表示的过程为：利用两个图卷积网络进行对比图学习，从原始的学生学习图表中推断出表示，分别获取概念的表示学习、问题的表示学习以及学生表示学习；通过进行反事实图的转换来获取两个增强的破坏的子图，然后获取第一反事实替换的学生表示学习以及第二反事实干扰的学生表示学习...
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