|
|
FCS 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 |
|
论文标题:Foundation model enhanced derivative-free cognitive diagnosis
期刊:Frontiers of Computer Science
作者:Mingjia LI, Hong QIAN, Jinglan LV, Mengliang HE, Wei ZHANG, Aimin ZHOU
发表时间:05 Jun 2024
DOI:10.1007/s11704-024-40029-1
微信链接:点击此处阅读微信文章
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
阅读原文:
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
https://journal.hep.com.cn/fcs/EN/news/news1416.shtml
Excellent Young Computer Scientists Vision on AI for Science
https://journal.hep.com.cn/fcs/EN/news/news1128.shtml
Code & Data
https://journal.hep.com.cn/fcs/EN/news/news931.shtml
Fast Track of Revised Top Conference Submission
https://journal.hep.com.cn/fcs/EN/news/news931.shtml
Frontiers of Computer Science
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”。
《前沿》系列英文学术期刊
由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》(Frontiers)系列英文学术期刊,于2006年正式创刊,以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题,是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群,其中12种被SCI收录,其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录,具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式,保证文章以最快速度发表。
中国学术前沿期刊网
http://journal.hep.com.cn