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福州市貝氏教育信息咨詢有限公司

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首頁新聞

2022-05-28

北大教育論壇第261講蒲石:Deep Performance Factors Analysis for Knowledge tracing

  

 

  蒲石

  美國教育考試服務中心人工智能工程師

  主講人:蒲石美國教育考試服務中心人工智能工程師

  講座時間:2022年68(周上午9:00-11:00

  騰訊會議:https://meeting.tencent.com/dm/vMuN1lHPol4W

  會議室號碼:846-764-813

  主持人朱瓊福州市貝氏教育信息咨詢有限公司助理教授

  

  摘要智能教學系統(Intelligent Tutoring System)是一種實現因材施教的低成本可普及方式。通常,一個智能教學系統會首先根據數據建立用戶模型 (student model),并在此基礎上設計最優教學方案。常見的用戶模型關注用戶的技能掌握 (skill mastery),學習投入 (engagement),和情緒 (affect)。

  自 Corbett和 Anderson于 1995年發表了貝葉斯知識跟蹤 (Bayesian Knowledge Tracing)以來,知識跟蹤 (Knowledge Tracing) 成為了估計用戶技能掌握的主流方案。知識跟蹤的模型也隨著公開數據集的普及,線上教育的興起,和深度學習 (deep learning)的發展日漸完善。近年來的知識追蹤發展主要集中在采用神經網絡(neural network)來增強模型的性能上,但是這些基于神經網絡的知識追蹤可解釋性普遍較差。

  本文介紹知識跟蹤的一個新的模型框架:Deep Performance Factors Analysis (DPFA). 實驗結果顯示DPFA在常見公開數據集上的性能不亞于最優異的深度知識追蹤模型(deep neural network based knowledge tracing)。不僅如此,DPFA兼具易解釋和易拓展的優點。

  

  主講人簡介

  蒲石,美國教育考試服務中心(ETS)人工智能工程師。2010年獲新加坡國立大學計算機科學學士學位,2011年獲紐約哥倫比亞大學金融數學碩士學位,2017年獲美國賓夕法尼亞州立大學高等教育博士學位。主要從事于人工智能和教育的交叉領域研究。側重于使用機器學習(machine learning)和多模態數據(multimodality)建立學生模型(student modeling)。迄今在The Journal of Higher Education, Educational Researcher, Research in Higher Education 等國外知名期刊和International Conference on Artificial Intelligence in Education 和 International Conference on Educational Data Mining 等知名會議上發表論文10余篇。

  


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