已有的认知诊断模型大多基于充分的学生做题记录进行诊断。然而现实中学生的做题记录、题目与知识点等的层间关联呈现长尾分布,即部分学生做题数量少、部分习题仅包含少量知识点,给模型的训练带来挑战。为此,提出一个基于层内相似关系的认知诊断模型,通过学生作答记录使用简单匹配系数分别计算学生、习题、知识点的相似系数,并构建层内相似关系。利用这种层内相似关系通过关系图卷积网络将头节点信息传递给尾节点,改善尾节点层间关系的稀疏性,通过融合知识点表示的诊断函数进行诊断。
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