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LLM-based Effective Knowledge Tracing: Integrating Dual-channel Difficulty
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的双通道难度感知知识追踪框架（DDKT），旨在解决知识追踪模型在冷启动、个性化建模和决策透明度等方面的挑战。该框架结合大语言模型和检索增强生成技术，创新性地引入难度评估和知识状态更新机制，实验结果表明其在模型性能和可解释性上表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的双通道难度感知知识追踪框架（DDKT），旨在解决知识追踪模型的冷启动、个性化建模和决策透明度等挑战。
- DDKT框架结合了大语言模型和检索增强生成技术，进行主观难度评估。
- 该框架引入了难度平衡感知序列和知识状态更新机制，提升了模型的性能和可解释性。
- 实验结果表明，DDKT在提高知识追踪模型的效果方面表现优异。
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