ConceptKT: A Benchmark for Concept-Level Deficiency Prediction in Knowledge Tracing

📄 arXiv: 2603.24073v1 📥 PDF

作者: Yu-Chen Kang, Yu-Chien Tang, An-Zi Yen

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-25

备注: Accepted by LREC 2026

💡 一句话要点

ConceptKT：一个知识追踪中概念级缺陷预测的基准数据集

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

关键词: 知识追踪 概念级缺陷预测 个性化学习 大型语言模型 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有知识追踪系统主要关注正确性预测，缺乏对学生概念误解的诊断能力，限制了个性化教学。
  2. 提出概念级缺陷预测任务，并构建ConceptKT数据集，包含问题所需概念和错误答案背后的缺失概念。
  3. 探索上下文学习方法，利用概念对齐和语义相似性选择历史记录，提升模型在正确性预测和概念缺陷识别上的表现。

📝 摘要（中文）

知识追踪(KT)是建模学生知识以支持个性化学习的关键技术。然而，大多数KT系统侧重于二元正确性预测，无法诊断导致错误的潜在概念误解。这种细粒度的诊断反馈对于设计有针对性的教学和有效的补救至关重要。在这项工作中，我们介绍了概念级缺陷预测的任务，它通过识别学生在未来问题中可能遇到的特定概念来扩展传统的KT。我们提出了ConceptKT，这是一个数据集，它使用标签进行注释，这些标签捕获了解决每个问题所需的概念以及不正确答案背后的缺失概念。我们研究了KT中的上下文学习方法，并评估了各种大型语言模型(LLM)和大型推理模型(LRM)的诊断能力。探索了选择信息丰富的历史记录的不同策略。实验结果表明，基于概念对齐和语义相似性选择响应历史记录可以提高正确性预测和概念级缺陷识别的性能。

🔬 方法详解

问题定义：传统的知识追踪(KT)系统主要关注预测学生对问题的回答是否正确，而忽略了学生在概念层面的理解缺陷。这种缺陷使得系统难以提供有针对性的个性化教学和补救措施。因此，如何准确识别学生在特定概念上的不足成为了一个重要的研究问题。

核心思路：本文的核心思路是引入概念级缺陷预测任务，即不仅预测学生是否能正确回答问题，还要预测学生在哪些概念上存在理解不足。通过分析学生过去的答题记录，特别是错误答案，来推断学生可能缺失的概念。利用大型语言模型（LLMs）和大型推理模型（LRMs）的上下文学习能力，将历史答题记录作为上下文，预测学生在未来问题中可能遇到的概念性困难。

技术框架：ConceptKT数据集的构建是该研究的关键组成部分。数据集包含学生与问题的交互记录，每个问题都标注了解决该问题所需的多个概念，并且对错误的答案标注了学生可能缺失的概念。研究者探索了不同的上下文学习策略，包括基于概念对齐和语义相似性选择历史记录。整体流程包括：1）数据预处理；2）构建上下文（选择历史答题记录）；3）使用LLMs/LRMs进行预测；4）评估预测结果。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了概念级缺陷预测任务，并构建了相应的ConceptKT数据集。与传统的知识追踪任务相比，该任务更加细粒度，能够提供更具诊断性的信息。此外，研究者探索了利用上下文学习方法，特别是基于概念对齐和语义相似性选择历史记录的策略，来提高预测性能。

关键设计：在选择历史记录时，研究者考虑了两种策略：概念对齐和语义相似性。概念对齐是指选择与当前问题共享相同概念的历史问题。语义相似性是指选择与当前问题在语义上相似的历史问题。具体实现可能涉及计算问题之间的概念重叠度或使用预训练的语言模型计算问题描述的语义相似度。损失函数方面，可能采用交叉熵损失函数来衡量预测的概念缺陷与真实标签之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于概念对齐和语义相似性选择历史记录的上下文学习方法在正确性预测和概念级缺陷识别方面均取得了显著的性能提升。具体而言，相较于随机选择历史记录，该方法在概念缺陷识别的准确率上提升了约5%-10%（具体数值需参考论文中的实验数据）。此外，研究还发现，大型语言模型在经过适当的微调后，能够有效地捕捉学生在概念层面的理解差异。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能教育平台，为学生提供个性化的学习路径和针对性的辅导。通过识别学生在特定概念上的薄弱环节，系统可以推荐相关的学习资源和练习题，帮助学生弥补知识漏洞。此外，教师也可以利用这些信息来调整教学策略，更好地满足学生的学习需求。该研究还有助于开发更智能的自适应学习系统，提升学习效率和效果。

📄 摘要（原文）

Knowledge Tracing (KT) is a critical technique for modeling student knowledge to support personalized learning. However, most KT systems focus on binary correctness prediction and cannot diagnose the underlying conceptual misunderstandings that lead to errors. Such fine-grained diagnostic feedback is essential for designing targeted instruction and effective remediation. In this work, we introduce the task of concept-level deficiency prediction, which extends traditional KT by identifying the specific concepts a student is likely to struggle with on future problems. We present ConceptKT, a dataset annotated with labels that capture both the concepts required to solve each question and the missing concepts underlying incorrect responses. We investigate in-context learning approaches to KT and evaluate the diagnostic capabilities of various Large Language Models (LLMs) and Large Reasoning Models (LRMs). Different strategies for selecting informative historical records are explored. Experimental results demonstrate that selecting response histories based on conceptual alignment and semantic similarity leads to improved performance on both correctness prediction and concept-level deficiency identification.