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2020年12月11日 · 本文提出了一种基于GNN的知识跟踪方法， 一种基于图的知识跟踪（GKT）。 我们的模型将知识追踪重新定义为GNN中的时间序列节点级分类问题。 该公式基于三个假设：1）将作业知识分解为一定数量的知识概念。 2） 学生有自己的时间知识状态，代表他们对课程概念的熟练程度。 3） 作业知识是一个图，它影响学生知识状态的更新：如果一个学生正确或错误地回答了一个概念，那么他/她的知识状态不仅会受到回答概念的影响，而且还会影响到其他 …

gkt The implementation of the paper Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network . The architecture of the GKT is as follows:

2021年9月18日 · 论文链接提出了一种基于图神经网络的知识追踪方法，称为基于图的知识追踪（gkt）。 将 知识 结构构建为图，其中节点对应于概念，边对应于它们之间的关系，将 知识 追踪 任务构建为图神经网络中的时间序列节点级分类问题。

5 天之前 · To address these issues, we introduce a novel and intuitive Guidance-based Knowledge Transfer (GKT) framework. This approach leverages a larger LLM as a ”teacher” to create guidance prompts, paired with a smaller ”student” model to finalize responses.

2024年10月25日 · 论文链接提出了一种基于图神经网络的知识追踪方法，称为基于图的知识追踪（GKT）。 将知识结构构建为图，其中节点对应于概念，边对应于它们之间的关系，将知识追踪任务构建为图神经网络中的时间序列节点级分类问题。 在两个开放数据集上的实证验证表明，方法可以更好地预测学生的表现，并且该模型比先前的方法具有更可解释的预测。 贡献如下： （1）展示了知识追踪可以重新构想为图神经网络的应用。 （2）为了实现需要输入模型的图结构，在许 …

2025年1月3日 · GKT：Graph-based Knowledge Tracing 论文复现. 官方代码：https://github.com/jhljx/GKT. 先来叠几个 buff，给大家一些学习动力。 作为一篇经典的论文，拥有官方开源的代码，此时已经超越了 90% 的论文。但是，不知道大家学习的时候发现了没有，论文作者和代码作者不是同一 ...

GKT consists of two steps: guidance generation and response completion. In guidance generation, teacher model generates guidance prompts using batch generation to process concurrent user inputs. In response completion, student model receives guidance prompt and complete the response.

GKT 实现. 本项目实现了论文 基于图的知识追踪：使用图神经网络建模学生能力 中的方法。 GKT 的架构如下： 设置. 运行此代码需要以下条件： 配备 GPU 的计算机; python3; numpy, pandas, scipy, scikit-learn 和 torch 包： pip3 install numpy==1.17.4 pandas==1.1.2 scipy==1.5.2 scikit …

成功者と読者では、直感的な何かや無意識的な何かの前提条件（能力）が異なる。 だから、howを知っていても、上手くいかない。 もう失うものは何も無い。 全てフラット。 目の前には白いキャンバス。 何を描きたいか。