Neural-Symbolic Knowledge Tracing: Injecting Educational Knowledge into Deep Learning for Responsible Learner Modelling

📄 arXiv: 2604.08263v1 📥 PDF

作者: Danial Hooshyar, Gustav Šír, Yeongwook Yang, Tommi Kärkkäinen, Raija Hämäläinen, Ekaterina Krivich, Mutlu Cukurova, Dragan Gašević, Roger Azevedo

分类: cs.AI

发布日期: 2026-04-09

💡 一句话要点

提出Responsible-DKT，融合教育知识的神经符号知识追踪方法，提升学习者建模的责任性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识追踪 神经符号学习 深度学习 教育人工智能 可解释性 学习者建模 智能辅导系统

📋 核心要点

  1. 现有深度知识追踪方法缺乏透明性，易受偏见影响，难以与教学原则对齐，限制了其在教育领域的应用。
  2. Responsible-DKT将符号教育知识融入深度学习模型，构建神经符号知识追踪框架，提升模型的可解释性和可靠性。
  3. 实验表明，Responsible-DKT在预测精度、时间可靠性和可解释性方面均优于现有方法，尤其在数据量有限的情况下。

📝 摘要（中文）

人工智能在教育领域的应用日益广泛，特别是大型语言模型（LLMs），激发了人们对智能辅导系统的兴趣。然而，LLMs的适应性有限，难以对学习者随时间变化的知识进行建模，因此需要专门的学习者建模方法。尽管深度知识追踪方法在预测性能方面表现出色，但其不透明性和易受偏见影响的特性限制了其与教学原则的对齐。为了解决这个问题，我们提出了一种神经符号深度知识追踪方法Responsible-DKT，该方法将符号教育知识（例如，掌握和未掌握规则）集成到序列神经模型中，以实现负责任的学习者建模。在真实学生数学互动数据集上的实验表明，Responsible-DKT在各种训练设置下均优于神经符号基线和完全数据驱动的PyTorch DKT模型。该模型仅使用10%的训练数据即可达到0.80以上的AUC，最高可达0.90 AUC，性能提升高达13%。它还表现出更好的时间可靠性，产生更低的早期和中期序列预测误差，以及在不同序列长度上的最低预测不一致率，表明预测更新在方向上与观察到的学生反应随时间保持一致。此外，神经符号方法通过一个接地的计算图提供内在的可解释性，该计算图揭示了每个预测背后的逻辑，从而实现局部和全局解释。它还允许对教学假设进行实证评估，揭示了重复的错误反应（未掌握）强烈影响预测更新。这些结果表明，神经符号方法增强了性能和可解释性，缓解了数据限制，并支持在教育中实现更负责任、以人为本的AI。

🔬 方法详解

问题定义：现有的深度知识追踪（DKT）模型，尤其是基于深度学习的模型，虽然在预测学生表现方面取得了不错的成果，但存在两个主要问题。一是缺乏可解释性，模型决策过程不透明，难以理解其预测背后的逻辑。二是容易受到数据偏差的影响，导致模型在不同学生群体上的表现差异较大。这些问题限制了DKT模型在教育领域的广泛应用，因为教育领域需要模型不仅准确，还要公平、可信赖。

核心思路：Responsible-DKT的核心思路是将符号教育知识（例如，关于学生掌握和未掌握知识点的规则）融入到深度学习模型中。通过这种方式，模型不仅可以从数据中学习，还可以利用已有的教育理论和经验。这种神经符号结合的方法旨在提高模型的可解释性、鲁棒性和公平性。模型的设计目标是创建一个既能准确预测学生表现，又能解释其预测依据，并且不易受到数据偏差影响的知识追踪系统。

技术框架：Responsible-DKT的整体框架包含以下几个主要模块：1) 知识表示模块：将教育知识表示为符号规则，例如“如果学生连续两次答错某个知识点，则认为该学生未掌握该知识点”。2) 神经模型模块：使用深度学习模型（例如，循环神经网络RNN）对学生的学习过程进行建模。3) 融合模块：将符号知识和神经模型的输出进行融合，生成最终的预测结果。融合的方式可以是加权平均、逻辑推理等。4) 解释模块：利用符号知识和神经模型的内部状态，生成对预测结果的解释。

关键创新：Responsible-DKT最重要的技术创新点在于其神经符号融合的方法。与传统的DKT模型相比，Responsible-DKT不仅可以从数据中学习，还可以利用已有的教育知识。这种融合的方法提高了模型的可解释性和鲁棒性。与其他的神经符号方法相比，Responsible-DKT更加注重模型的责任性，即模型不仅要准确预测，还要能够解释其预测依据，并且不易受到数据偏差的影响。

关键设计：Responsible-DKT的关键设计包括：1) 符号知识的表示方式：使用一阶逻辑或规则引擎来表示教育知识。2) 神经模型的选择：可以使用各种类型的深度学习模型，例如RNN、Transformer等。3) 融合方式：可以使用加权平均、逻辑推理等方式将符号知识和神经模型的输出进行融合。4) 损失函数的设计：可以使用交叉熵损失函数或其他的损失函数来训练模型。5) 超参数的设置：需要仔细调整模型的超参数，例如学习率、批次大小等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Responsible-DKT在真实数据集上优于基线模型，仅使用10%的训练数据即可达到0.80以上的AUC，最高可达0.90 AUC，性能提升高达13%。此外，Responsible-DKT还表现出更好的时间可靠性，降低了预测误差和不一致率，验证了其在学习者建模方面的优势。

🎯 应用场景

Responsible-DKT可应用于智能辅导系统、在线教育平台和个性化学习推荐等领域。它能够更准确地追踪学生的知识状态，提供个性化的学习建议，并为教师提供关于学生学习情况的深入洞察。该研究有助于构建更负责任、以人为本的教育AI系统，提升教育质量和效率，并为未来的教育技术发展提供新的思路。

📄 摘要（原文）

The growing use of artificial intelligence (AI) in education, particularly large language models (LLMs), has increased interest in intelligent tutoring systems. However, LLMs often show limited adaptivity and struggle to model learners' evolving knowledge over time, highlighting the need for dedicated learner modelling approaches. Although deep knowledge tracing methods achieve strong predictive performance, their opacity and susceptibility to bias can limit alignment with pedagogical principles. To address this, we propose Responsible-DKT, a neural-symbolic deep knowledge tracing approach that integrates symbolic educational knowledge (e.g., mastery and non-mastery rules) into sequential neural models for responsible learner modelling. Experiments on a real-world dataset of students' math interactions show that Responsible-DKT outperforms both a neural-symbolic baseline and a fully data-driven PyTorch DKT model across training settings. The model achieves over 0.80 AUC with only 10% of training data and up to 0.90 AUC, improving performance by up to 13%. It also demonstrates improved temporal reliability, producing lower early- and mid-sequence prediction errors and the lowest prediction inconsistency rates across sequence lengths, indicating that prediction updates remain directionally aligned with observed student responses over time. Furthermore, the neural-symbolic approach offers intrinsic interpretability via a grounded computation graph that exposes the logic behind each prediction, enabling both local and global explanations. It also allows empirical evaluation of pedagogical assumptions, revealing that repeated incorrect responses (non-mastery) strongly influence prediction updates. These results indicate that neural-symbolic approaches enhance both performance and interpretability, mitigate data limitations, and support more responsible, human-centered AI in education.