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摘要
认知诊断旨在发现考生对特定知识点的掌握程度，从而实现对考生成绩的预测.以嵌入向量的形式表示考生和试题，提出了一个由知识点掌握程度、试题掌握程度、试题观测分数构成的基于层次观测的认知诊断框架(HoCDF)模拟考生的分数生成过程.该框架基于神经网络搭建，通过试题观测分数的差异区分不同的试题类型，从而探索不同试题类型之间的关系并实现联合建模.此外，通过增加不含激活函数的单层网络作为额外通路，HoCDF提高了对考生嵌入向量的学习效果，更加充分地诊断出不同考生对同一知识点的掌握程度差异，从而更加清楚地区分不同考生对同一知识点的掌握程度差异.实验结果表明：HoCDF的性能远优于其他考生建模方法，不仅能成功诊断出考生对知识点的掌握程度，而且在相同训练集比例下，可以更加有效地预测考生成绩.
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单位厦门大学; 航天学院
