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摘要
学生知识画像是对学生在不同知识概念掌握程度的全面精准的表示.通常，智能教育系统中使用知识追踪方法，基于显式的学生交互数据，对学生在某些知识概念的隐式掌握程度进行建模.然而知识追踪方法的预测结果与学生知识画像存在着时序、预测粒度不一致的情况，导致其产生的学生知识画像不可信.对此，首先基于端到端的学生知识掌握度预测目标定义并形式化学生知识画像预测任务，然后提出了一种深度知识画像（deep knowledge portrait, DKP）模型.该方法首先在知识粒度上学习交互表征，引入了知识难度、知识概念等特征在知识粒度上区分交互；然后，采用双向长短时记忆网络基于学生历史交互序列，建模学生知识状态变化.最后针对待预测知识概念，使用了多头注意力池化层强化历史序列中的相关交互以进行该概念下的学生掌握度预测.在3个真实的数据集上的实验结果表明，所提出的方法更适合学生知识画像预测任务从而获得更可信的学生知识画像，并在各项性能上超过了现有的方法.
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