Pattern-based Knowledge Component Extraction from Student Code Using Representation Learning

📄 arXiv: 2508.09281v2 📥 PDF

作者: Muntasir Hoq, Griffin Pitts, Andrew Lan, Peter Brusilovsky, Bita Akram

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-12 (更新: 2025-10-13)

💡 一句话要点

提出基于模式的知识组件提取框架以解决编程教育中的自动化问题

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

关键词: 知识组件 自动化提取 编程教育 变分自编码器 可解释性 深度学习 个性化学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在自动提取知识组件时面临可解释性不足和编程问题结构多样性等挑战。
  2. 提出了一种基于模式的知识组件提取框架，通过变分自编码器和注意力机制识别学生代码中的重要模式。
  3. 实验结果表明，所提方法在学习轨迹和DKT预测性能上显著优于传统知识追踪方法。

📝 摘要（中文）

有效的计算机科学教育个性化学习依赖于准确建模学生的知识和学习需求。知识组件（KCs）为此建模提供基础，但从学生代码中自动提取KCs面临挑战，主要由于发现的KCs缺乏可解释性以及编程问题的开放性和结构变异性。本文提出了一种新颖的可解释框架，通过模式基础的KCs自动发现学生代码中的重复结构模式，捕捉学生必须掌握的特定编程模式和语言结构。我们训练了一个变分自编码器，以生成重要的代表性模式，并使用基于注意力的代码表示模型识别学生代码中的重要正确和错误模式实现。通过聚类这些模式形成模式基础的KCs，并使用学习曲线分析和深度知识追踪（DKT）进行评估，实验结果显示出有意义的学习轨迹和显著提高的DKT预测性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从学生代码中自动提取知识组件的难题，现有方法在可解释性和编程问题的开放性方面存在不足。

核心思路：通过识别学生代码中的重复结构模式，提取出学生需要掌握的编程模式和语言构造，从而实现知识组件的自动化发现。

技术框架：整体架构包括变分自编码器用于生成代表性模式，基于注意力的代码表示模型用于识别重要模式，最后通过聚类形成模式基础的知识组件。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种可解释的自动化知识组件发现框架，能够有效捕捉学生代码中的结构模式，与传统方法相比，提供了更高的可解释性和准确性。

关键设计：采用变分自编码器进行模式生成，设计了基于注意力的网络结构以识别正确和错误的模式实现，损失函数设置为优化模式的代表性和可解释性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在学习轨迹分析中表现出显著的改进，DKT预测性能较传统知识追踪方法提升了XX%（具体数据未知），证明了模式基础知识组件的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、个性化学习平台和编程教育工具。通过自动化知识组件的提取，可以为学生提供更精准的学习路径和反馈，提升学习效果，未来可能对教育领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Effective personalized learning in computer science education depends on accurately modeling what students know and what they need to learn. While Knowledge Components (KCs) provide a foundation for such modeling, automated KC extraction from student code is inherently challenging due to insufficient explainability of discovered KCs and the open-endedness of programming problems with significant structural variability across student solutions and complex interactions among programming concepts. In this work, we propose a novel, explainable framework for automated KC discovery through pattern-based KCs: recurring structural patterns within student code that capture the specific programming patterns and language constructs that students must master. Toward this, we train a Variational Autoencoder to generate important representative patterns from student code guided by an explainable, attention-based code representation model that identifies important correct and incorrect pattern implementations from student code. These patterns are then clustered to form pattern-based KCs. We evaluate our KCs using two well-established methods informed by Cognitive Science: learning curve analysis and Deep Knowledge Tracing (DKT). Experimental results demonstrate meaningful learning trajectories and significant improvements in DKT predictive performance over traditional KT methods. This work advances knowledge modeling in CS education by providing an automated, scalable, and explainable framework for identifying granular code patterns and algorithmic constructs, essential for student learning.