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Knowledge Tracing datasets 데이터 이름 문제를 푼 수 학생 수 유형 수 nan 유형 ASSIST2009 401,756 개 4,217 명 110 skill_name 변수 = nan ASSIST2012 1,371,935 개 43,881 명 262 skill_id 변수 = nan ASSIST2015 708,631 개 19,917 명 100 sequence_id 변수에는 nan 없음 ASSIST2017 273,248 개 382 명 101 skill 변수에는 nan 없음 EdNet 131,441,538 개 784,309 명 188 EdNet/contents/questions.csv 데이터에서 tag 변수 = ‘-1’ 값이 nan Knowledge Tracing: A Survey paper link EduData repository →교육 .. 2022. 6. 23.
[SAINT+] Integrating Temporal Features for EdNet Correctness Prediction Riiid AI Research team 2021년 2월 1일 논문 발간 Overview 💡 SAINT와 거의 유사하지만 추가적인 정보(input data)가 더 들어가 성능을 약 1% 향상시킴 SAINT 모델 Overview와 같은 내용 SAINT 모델 이전에 어텐센을 적용한 모델(ex. SAKT model)은 input 데이터(ex. IRT)의 복잡한 관계를 반영하지 못했다. SAINT 모델은 input 데이터의 적절한 활용을 제안하여 EdNet 데이터 셋(=KT 모델 관련 밴치마크 데이터셋)에 대해 좋은 성능을 보였다. SAINT 모델이 input 데이터를 활용하는 방법은 다음과 같다. Encoder-Decoder transformer architecture 사용 인코더에서 문제 관련된 정보를 사용.. 2022. 6. 23.
[SAINT] Towards an Appropriate Query, Key, and Value Computation for Knowledge Tracing Riiid AI Research team 2020년 2월 14일 논문 발간 Overview 💡 어떤 학생이 문제를 푼 히스토리가 주어졌을 때, 모델은 새로운 문제를 학생이 맞출지 여부를 예측. 이때 모델(SAINT)은 transformer의 self-attention을 활용한다. SAINT 모델 이전에 어텐센을 적용한 모델(ex. SAKT model)은 input 데이터(ex. IRT)의 복잡한 관계를 반영하지 못했다. SAINT 모델은 input 데이터의 적절한 활용을 제안하여 EdNet 데이터 셋(=KT 모델 관련 밴치마크 데이터셋)에 대해 좋은 성능을 보였다. SAINT 모델이 input 데이터를 활용하는 방법은 다음과 같다. Encoder-Decoder transformer architecture.. 2022. 6. 23.
[SAKT] A Self-Attentive model for Knowledge Tracing 미네소타 대학 2019년 7월 16일 논문 발간 Overview 💡 Transformer의 attention mechanism에 착안하여, 학생의 과거 학습 기록과 주어진 문제간의 연관성을 계산하여 정오답을 예측하는 모델. - Knowledge concepts 간의 연관성을 이용 정오답을 예측하고자 하는 문제는 이전에 풀었던 문제들과 연관성을 고려하여 예측 가정: 5번 문제를 맞췄는지, 틀렸는지 예측하고자 할 때, 이전에 풀었던 문제들 중 4번 문제 및 2번 문제와 연관성이 크기 때문에 5번 문제에 대한 정오답 여부는 4번 문제와 2번 문제의 정오답 여부와 관련이 클 것이다. 이러한 개념을 Knowledge Concepts(a.k.a KCs)라고 함. SAKT 💡 Deep Knowledge Tracing.. 2022. 6. 22.
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