arXiv · ML· Wenrui Yuan, St\'ephanie M. van den Berg, Johannes Steinr\"ucke·· 4 小时前AI 评分20
知识追踪中项目参数恢复与表征耦合：预测不等于校准
Prediction Is Not Calibration: Item Parameter Recovery and Representation Coupling in Knowledge Tracing
AI 导读
知识追踪模型中预测精度不保证项目参数（如区分度）的准确恢复，需将参数评估与响应预测分离。 2PL/GPCM/NRM 解码器搭配 LSTM/Transformer 编码器显示，难度和阈值恢复稳健，但区分度和斜率恢复需更宽的项目表征，且受固定顺序影响显著。 引入序列表征宽度 $d_S$ 与项目参数键宽度 $d_M$ 分离机制（如 SK(64,8)），能在不牺牲测试精度的前提下提升跨顺序一致性。
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