arXiv cs.LG· Wenrui Yuan, St\'ephanie M. van den Berg, Johannes Steinr\"ucke·· 11 天前AI 评分33
预测不等于校准：知识追踪中的题目参数恢复与表征耦合
Prediction Is Not Calibration: Item Parameter Recovery and Representation Coupling in Knowledge Tracing
AI 导读
知识追踪模型的作答预测准确率无法保证题目参数恢复，区分度更新直接受估计能力尺度影响。将序列表征宽度 $d_S$ 与参数键宽度 $d_M$ 解耦并采用 SK(64,8) 组合，可在不增加模型大小或降低精度下改善参数恢复与跨顺序一致性。在 TIMSS 和 EdNet 上加宽 $d_M$ 持续提升了与离线 IRT 的一致性，表明题目参数须脱离预测独立评估。
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