[论文解读] Deep Trustworthy Knowledge Tracing

Heonseok Ha, Uiwon Hwang+3 more|arXiv (Cornell University)|May 28, 2018

Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning参考文献 54被引用 5

一句话总结

本文提出了一种新颖的正则化方法，通过解决知识状态更新失败、灾难性遗忘和不可解释性等关键问题，提升基于深度学习的知识追踪（DLKT）模型的可靠性。所提方法在存在遗忘与不存在遗忘的情境下，均实现了性能提升与泛化能力增强的可信DLKT。

ABSTRACT

Knowledge tracing (KT), a key component of an intelligent tutoring system, is a machine learning technique that estimates the mastery level of a student based on his/her past performance. The objective of KT is to predict a student's response to the next question. Compared with traditional KT models, deep learning-based KT (DLKT) models show better predictive performance because of the representation power of deep neural networks. Various methods have been proposed to improve the performance of DLKT, but few studies have been conducted on the reliability of DLKT. In this work, we claim that the existing DLKTs are not reliable in real education environments. To substantiate the claim, we show limitations of DLKT from various perspectives such as knowledge state update failure, catastrophic forgetting, and non-interpretability. We then propose a novel regularization to address these problems. The proposed method allows us to achieve trustworthy DLKT. In addition, the proposed model which is trained on scenarios with forgetting can also be easily extended to scenarios without forgetting.

研究动机与目标

• 识别并分析现有基于深度学习的知识追踪（DLKT）模型中的关键可靠性局限。
• 解决DLKT中知识状态更新失败、灾难性遗忘和不可解释性等关键问题。
• 开发一种正则化技术，提升模型可信度，同时不损害预测性能。
• 确保所提模型在存在遗忘与不存在遗忘的教育情境下均具备有效泛化能力。

提出的方法

• 提出一种新型正则化技术，以稳定训练过程中的知识状态更新，降低DLKT模型中的更新失败现象。
• 引入一种机制，通过正则化保留先前学习到的知识模式，从而减轻灾难性遗忘。
• 通过约束隐藏表征与合理知识状态转移对齐，设计模型以保持可解释性。
• 采用统一架构，可在包含遗忘行为的数据上进行训练，并后续适配至无遗忘的情境。
• 使用预测一致性正则化损失，确保模型输出与观测到的学生作答保持一致。
• 将正则化集成至深度循环神经网络框架（如RNN或LSTM）中，以保持序列建模能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 在真实世界条件下，现有DLKT模型在知识状态更新方面失败的程度如何？
• RQ2 灾难性遗忘在序列学习过程中如何影响DLKT模型的长期可靠性？
• RQ3 正则化方法是否能在不牺牲预测准确率的前提下提升深度知识追踪模型的可解释性？
• RQ4 在遗忘情境下训练的单一DLKT模型是否能有效泛化至无遗忘的教育环境？

主要发现

• 所提正则化方法显著减少了DLKT模型中的知识状态更新失败，提升了学生掌握程度估计的准确性。
• 该模型表现出更低的灾难性遗忘，能够在持续学习过程中保持对先前学习技能的性能。
• 通过约束隐藏表征与合理知识转移对齐，该方法增强了模型的可解释性。
• 统一模型在存在遗忘与无遗忘的情境下均表现出色，显示出极强的泛化能力。
• 实证结果表明，与基线DLKT模型相比，该模型在基准数据集上实现了更高的预测准确率。
• 即使在测试未见过的学生学习轨迹（具有不同遗忘模式）时，该模型仍保持稳健性。