[论文解读] Memory-Augmented Neural Networks for Knowledge Tracing from the Perspective of Learning and Forgetting

Heonseok Ha, Uiwon Hwang+2 more|arXiv (Cornell University)|May 28, 2018

Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning参考文献 15被引用 6

一句话总结

该论文提出了一种改进的知识追踪模型，通过结合基于当前知识状态的自适应知识增长机制以及正则化损失项，以更好地控制遗忘行为，从而提升DKVMN模型的性能。在四个基准数据集上的评估表明，该模型在AUC（预测性能）和新型遗忘度量指标——正向更新率（PUR）方面均优于DKVMN。

ABSTRACT

Knowledge tracing (KT) refers to a machine learning technique to assess a student's level of understanding (or knowledge state) based on the student's past performance in exercise-solving. KT accepts a series of question-answer pairs as an input and iteratively updates the knowledge state of the student, eventually returning the probability of the student solving a given question. To estimate the accurate knowledge state, a KT model should imitate the learning and forgetting mechanisms of the student. Deep learning-based KT models, proposed recently, show a higher predictive performance than traditional machine learning-based KT models due to the representative power of neural networks. The dynamic key value memory network (DKVMN), a kind of memory augmented neural network (MANN), is a state-of-the-art KT model, but it has some limitations. DKVMN does not utilize information from a current knowledge state and overestimates the amount of forgetting when updating the knowledge state. To improve the learning and forgetting mechanism of the DKVMN, we propose a knowledge tracing model that incorporates: (1) an adaptive knowledge growth depending on the current knowledge state, and (2) an additional loss term that can regularize the degree of forgetting. To measure the degree of forgetting of the KT model, we define a positive update ratio (PUR) that can complement the predictive performance metric (AUC). According to our experiments using four public benchmarks, the proposed approaches outperform the original DKVMN in terms of both AUC (predictive performance) and PUR (degree of forgetting).

研究动机与目标

• 为解决DKVMN在建模真实学习与遗忘动态方面的局限性。
• 通过将当前知识状态纳入知识增长决策，提升知识状态估计的准确性。
• 通过引入正则化损失项，减少DKVMN中对遗忘的过度估计。
• 提出一种新指标——正向更新率（PUR），以补充AUC，用于评估遗忘行为。

提出的方法

• 引入自适应知识增长机制，根据当前知识状态动态调整学习过程，提升对学生进步的响应能力。
• 设计一种新颖的正则化损失项，以约束知识状态更新过程中遗忘的程度。
• 修改DKVMN架构，集成自适应增长机制与正则化损失项。
• 采用正向更新率（PUR）作为补充评估指标，量化模型更新中遗忘的程度。
• 使用标准预测损失与新的遗忘正则化损失联合训练模型，以平衡学习与记忆保持。
• 采用四个公开的知识追踪基准数据集，验证模型在多样化学生交互模式下的性能表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何使知识追踪模型中的知识增长机制根据当前知识状态实现自适应，以提升学习保真度？
• RQ2 正则化损失在多大程度上可减少记忆增强型知识追踪模型中对遗忘的过度估计？
• RQ3 正向更新率（PUR）能否作为AUC的可靠且互补的指标，用于评估知识追踪中的遗忘行为？
• RQ4 所提出的模型在标准基准上是否实现了优于DKVMN的预测性能与更真实的遗忘动态？

主要发现

• 所提模型在全部四个公开基准数据集上的AUC得分均高于DKVMN，表明其在知识状态估计方面具有更优的预测性能。
• 该模型在正向更新率（PUR）方面显著优于DKVMN，表明其对遗忘行为的建模更加准确与真实。
• 自适应知识增长机制的引入，使知识状态更新更具响应性与上下文感知能力。
• 正则化损失有效减少了对遗忘的过度估计，从而实现了更稳定且合理的知识状态转移。
• AUC与PUR的双重提升证实，该模型更准确地捕捉了学生知识演化过程中学习与遗忘的双重机制。
• 实证结果表明，该方法在多样化数据集上均表现出一致的性能提升，验证了其方法的鲁棒性。