融合遗忘机制的认知迭代知识追踪模型
摘 要：在线智慧教育系统中，精确的认知建模对于提供个性化学习指导至关重要。针对现有方法普遍忽视学习过程中的遗忘效应以及对学习者认知状态动态演变捕捉不足的问题，提出一种融合遗忘机制的认知迭代知识追踪模型(cognitive iterative knowledge tracing model integrating forgetting mechanism，CIKT)。该模型采用双向门控循环单元嵌入学习者初始认知状态，通过认知过滤机制筛选与学习过程相关的认知信息，并利用认知迭代机制结合遗忘因子持续更新认知状态，有效地模拟了学习者在学习过程中认知状态的动态变化。在数据集 ASSISTment 和 Algebra 上的实验表明，CIKT 模型通过认知过滤与迭代机制的有效融合，显著提高了预测准确性，实现了稳定且高效的知识状态追踪。
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