DASKT: A Dynamic Affect Simulation Method for Knowledge Tracing

📄 arXiv: 2502.10396v1 📥 PDF

作者: Xinjie Sun, Kai Zhang, Qi Liu, Shuanghong Shen, Fei Wang, Yuxiang Guo, Enhong Chen

分类: cs.CY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-01-18

备注: 14 pages

DOI: 10.1109/TKDE.2025.3526584

💡 一句话要点

DASKT：提出一种动态情感模拟知识追踪方法，提升学生知识状态评估的准确性。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 知识追踪 情感计算 动态建模 教育数据挖掘 时间序列分析

📋 核心要点

  1. 现有知识追踪方法主要关注认知和行为，缺乏对学生情感状态的有效评估和利用，限制了预测准确性。
  2. DASKT通过计算驱动的方式，从非情感数据中提取情感因素，并模拟情感的动态变化，进而影响知识状态的推断。
  3. 实验表明，DASKT在知识状态评估和学生表现预测方面优于现有方法，提升了模型的可解释性和准确性。

📝 摘要（中文）

知识追踪(KT)通过建模学生历史互动来预测未来表现，理解学生的情感状态可以增强KT的有效性，从而提高教育质量。尽管传统KT重视学生的认知和学习行为，但由于数据的非情感导向性和预算限制，对学生情感状态的有效评估及其在KT中的应用仍需进一步探索。为了解决这个问题，我们提出了一种计算驱动的方法，即动态情感模拟知识追踪(DASKT)，以探索各种学生情感状态(如沮丧、专注、无聊和困惑)对其知识状态的影响。在该模型中，我们首先从学生的非情感导向行为数据中提取情感因素，然后使用聚类和时空序列建模来准确模拟学生在处理不同问题时的动态情感变化。随后，我们将情感与时间序列分析相结合，以提高模型随时间和空间推断知识状态的能力。在两个公共真实教育数据集上的大量实验结果表明，DASKT可以在学生情感状态的影响下实现更合理的知识状态。此外，DASKT在预测学生表现方面优于最先进的KT方法。我们的研究强调了未来KT研究的一个有希望的方向，即专注于实现高可解释性和准确性。

🔬 方法详解

问题定义：现有知识追踪(KT)模型主要依赖学生的认知和行为数据，忽略了情感因素对学习过程的影响。由于缺乏直接的情感数据以及预算限制，如何有效地评估和利用学生的情感状态，从而提升KT模型的预测精度，是一个亟待解决的问题。现有方法难以准确捕捉学生动态变化的情感，导致知识状态评估不够合理。

核心思路：DASKT的核心思路是通过计算驱动的方式，从学生的非情感导向行为数据中提取情感因素，并模拟学生情感的动态变化。通过将情感因素与时间序列分析相结合，提升模型在时间和空间上推断知识状态的能力。该方法旨在弥补传统KT模型在情感建模方面的不足，从而更准确地预测学生表现。

技术框架：DASKT模型主要包含以下几个阶段：1)情感因素提取：从学生的非情感导向行为数据中提取相关特征，作为情感建模的基础。2)情感动态模拟：利用聚类和时空序列建模技术，模拟学生在处理不同问题时的动态情感变化。3)知识状态推断：将模拟的情感状态与时间序列分析相结合，更新和推断学生的知识状态。4)性能预测：基于推断的知识状态，预测学生在未来练习中的表现。

关键创新：DASKT的关键创新在于提出了一种动态情感模拟的方法，将学生的情感状态纳入知识追踪模型中。与传统KT模型相比，DASKT能够更全面地考虑影响学生学习过程的因素，从而提高知识状态评估和学生表现预测的准确性。此外，DASKT采用计算驱动的方式，无需额外的情感数据采集，降低了成本。

关键设计：在情感因素提取阶段，具体提取哪些行为特征，以及如何进行特征工程，论文中未详细说明，属于未知信息。在情感动态模拟阶段，聚类算法和时空序列模型的选择和参数设置，以及如何将情感状态融入知识状态推断过程，这些关键设计细节需要进一步研究论文原文。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

DASKT在两个公共真实教育数据集上进行了实验，结果表明DASKT能够更合理地评估学生在情感影响下的知识状态，并在学生表现预测方面优于最先进的KT方法。具体的性能提升幅度未在摘要中明确给出，需要查阅论文原文。

🎯 应用场景

DASKT可应用于在线教育平台、智能辅导系统等领域，通过更准确地评估学生的知识状态和预测学习表现，为学生提供个性化的学习资源和辅导策略。该研究有助于提升在线教育的智能化水平，提高学生的学习效率和满意度，并为教育决策提供数据支持。

📄 摘要（原文）

Knowledge Tracing (KT) predicts future performance by modeling students' historical interactions, and understanding students' affective states can enhance the effectiveness of KT, thereby improving the quality of education. Although traditional KT values students' cognition and learning behaviors, efficient evaluation of students' affective states and their application in KT still require further exploration due to the non-affect-oriented nature of the data and budget constraints. To address this issue, we propose a computation-driven approach, Dynamic Affect Simulation Knowledge Tracing (DASKT), to explore the impact of various student affective states (such as frustration, concentration, boredom, and confusion) on their knowledge states. In this model, we first extract affective factors from students' non-affect-oriented behavioral data, then use clustering and spatiotemporal sequence modeling to accurately simulate students' dynamic affect changes when dealing with different problems. Subsequently, {\color{blue}we incorporate affect with time-series analysis to improve the model's ability to infer knowledge states over time and space.} Extensive experimental results on two public real-world educational datasets show that DASKT can achieve more reasonable knowledge states under the effect of students' affective states. Moreover, DASKT outperforms the most advanced KT methods in predicting student performance. Our research highlights a promising avenue for future KT studies, focusing on achieving high interpretability and accuracy.