F-TCKT：融合遺忘因素的深度時序卷積知識追蹤模型

摘要： 智慧教育中，對學(xué)生的知識水平進(jìn)行追蹤是很重要的技術(shù)之一。傳統(tǒng)的深度知識追蹤方法的主要關(guān)注點(diǎn)集中在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network, RNN)上，但RNN存在梯度消失或者梯度爆炸的問題，并且很多知識追蹤方法沒有考慮到學(xué)習(xí)過程中遺忘行為對結(jié)果的影響。針對以上問題，為了準(zhǔn)確地預(yù)測學(xué)生的知識水平，提出了一種融合遺忘因素的深度時序卷積知識追蹤模型(tempo...