文章精要 | 华东师范大学钱鸿副教授团队:基础模型增强的无梯度认知诊断

学术   2024-09-19 10:52   北京  


引用格式:

Mingjia LI, Hong QIAN, Jinglan LV, Mengliang HE, Wei ZHANG, Aimin ZHOU. Foundation model enhanced derivative-free cognitive diagnosis. Front. Comput. Sci., 2025, 19(1): 191318 

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问题概述


     认知诊断旨在通过学生的作答记录推断其潜在的认知状态。现有认知诊断模型普遍存在建模过于简单化的问题,导致现有方法在诊断粒度,个性化建模以及样本效率等方面存在一定局限性,这些问题在小样本在线诊断场景中尤为致命。针对这一挑战,本文提出了一种基础模型增强的无梯度优化认知诊断FineCD。FineCD通过用大语言模型(large language model,LLM)处理题目题面等文本信息,实现了细粒度,个性化,样本高效的认知诊断。


技术步骤


      第一步,FineCD利用LLM分析学生回答的潜在原因。第二步,通过无梯度优化确定最有可能的潜在原因组合。第三部,利用LLM以自然语言的形式总结学生的认知状态。通过运用大语言模型处理题面信息,FineCD 能够更细粒度地地分析学生认知状态,以超越知识点的颗粒度来识别特定错误。


实验结果


      在小样本在线诊断的真实问题实验中,DINA和IRT都表现出类似于随机猜测的有效性,NCDM和KANCD的结果也不尽如人意。只有FineCD在该问题上表现出较好有效性,并且诊断结果能细粒度,个性化地描述学生认知状态。


更多专题/专栏征稿请参见:

Data Governance and Circulation for Data Factors

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https://journal.hep.com.cn/fcs/EN/news/news931.shtml


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文章简介

Frontiers of Computer Science (FCS)是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊,双月刊,全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授,共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库(CSCD)核心库等收录,为 CCF 推荐B类期刊;两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”;入选“第4届中国国际化精品科技期刊”;入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

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