deep KT

System-One LLM 在有限学习者数据下展现知识追踪潜力

一篇新的研究论文探讨了 System-One 大型语言模型 (LLM) 在教育环境中进行知识追踪 (KT) 的潜力，特别是在学习者数据有限的情况下。该研究介绍了一个名为 Jev 的模型，即使没有来自新平台的特定训练数据，其 AUC 分数也高于在少量学习者上训练的现有深度 KT 模型。通过 JevKT 进一步增强，该模型结合了有限的登录数据和相似学习者统计数据，性能得到提升，在多达 16 名学习者的情况下优于深度 KT 模型。