Enhancing Learning Path Recommendation via Multi-task Learning

📄 arXiv: 2507.05295v1 📥 PDF

作者: Afsana Nasrin, Lijun Qian, Pamela Obiomon, Xishuang Dong

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2025-07-05

💡 一句话要点

提出基于多任务LSTM的学习路径推荐方法，提升个性化学习效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 学习路径推荐 多任务学习 LSTM 序列到序列 个性化学习

📋 核心要点

  1. 现有学习路径推荐方法难以充分利用不同学习任务间的关联性，导致推荐效果不佳。
  2. 提出一种多任务LSTM模型，通过共享LSTM层提取通用特征，并使用特定任务LSTM层优化各自目标。
  3. 在ASSIST09数据集上的实验表明，该模型在学习路径推荐方面显著优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于多任务LSTM模型的学习路径推荐方法，旨在通过利用跨任务的共享信息来增强个性化学习效果。该方法将学习路径推荐问题重新定义为一个序列到序列（Seq2Seq）的预测问题，从学习者的历史交互中生成个性化的学习路径。模型使用共享的LSTM层来捕获学习路径推荐和深度知识追踪的共同特征，并为每个目标使用特定任务的LSTM层。为了避免冗余推荐，非重复损失会惩罚推荐学习路径中重复的项目。在ASSIST09数据集上的实验表明，所提出的模型明显优于学习路径推荐的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决个性化学习中学习路径推荐的问题。现有方法通常独立地进行学习路径推荐，忽略了学习路径推荐和知识追踪等任务之间的内在联系，导致推荐结果不够准确和个性化。此外，传统方法可能导致推荐路径中出现重复的学习项目，降低学习效率。

核心思路：论文的核心思路是将学习路径推荐问题视为一个序列到序列的预测问题，并利用多任务学习框架，同时进行学习路径推荐和知识追踪。通过共享LSTM层来学习通用的学生特征表示，从而提高推荐的准确性和效率。同时，引入非重复损失来避免推荐路径中的冗余项目。

技术框架：该模型采用Seq2Seq架构，包含编码器和解码器。编码器使用共享的LSTM层来处理学习者的历史交互序列，提取学习者的特征表示。解码器包含两个并行的LSTM层，分别用于学习路径推荐和深度知识追踪。学习路径推荐解码器根据编码器的输出，生成个性化的学习路径。深度知识追踪解码器预测学生在每个知识点上的掌握程度。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 采用多任务学习框架，同时进行学习路径推荐和知识追踪，利用任务间的共享信息来提高推荐效果；2) 引入非重复损失，惩罚推荐路径中的重复项目，提高学习效率。

关键设计：模型使用LSTM作为基本单元，共享LSTM层的输出维度和任务特定LSTM层的输出维度是超参数，需要根据数据集进行调整。非重复损失的权重也是一个重要的超参数，需要通过实验进行优化。模型使用Adam优化器进行训练，学习率和batch size也是需要调整的超参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ASSIST09数据集上的实验结果表明，该模型在学习路径推荐任务上显著优于基线方法。具体而言，该模型在准确率和召回率等指标上均取得了明显的提升，证明了多任务学习和非重复损失的有效性。实验结果验证了该模型在个性化学习路径推荐方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线教育平台、智能辅导系统等领域，为学习者提供个性化的学习路径推荐，提高学习效率和学习效果。通过结合知识追踪，可以更准确地评估学生的学习状态，并推荐更合适的学习资源。未来，该方法可以扩展到其他类型的学习资源推荐，例如推荐相关的研究论文、在线课程等。

📄 摘要（原文）

Personalized learning is a student-centered educational approach that adapts content, pace, and assessment to meet each learner's unique needs. As the key technique to implement the personalized learning, learning path recommendation sequentially recommends personalized learning items such as lectures and exercises. Advances in deep learning, particularly deep reinforcement learning, have made modeling such recommendations more practical and effective. This paper proposes a multi-task LSTM model that enhances learning path recommendation by leveraging shared information across tasks. The approach reframes learning path recommendation as a sequence-to-sequence (Seq2Seq) prediction problem, generating personalized learning paths from a learner's historical interactions. The model uses a shared LSTM layer to capture common features for both learning path recommendation and deep knowledge tracing, along with task-specific LSTM layers for each objective. To avoid redundant recommendations, a non-repeat loss penalizes repeated items within the recommended learning path. Experiments on the ASSIST09 dataset show that the proposed model significantly outperforms baseline methods for the learning path recommendation.