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基于LLM的有效知识追踪：整合双通道难度
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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的冷启动、建模精度不足和决策透明性问题。该框架结合大语言模型与检索增强生成技术进行难度评估，并引入创新机制，实验结果显示其在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）。
- 该框架旨在解决知识追踪模型的冷启动、建模精度不足和决策透明性问题。
- DDKT结合大语言模型与检索增强生成技术进行主观难度评估。
- 引入了难度平衡感知序列和知识状态更新机制等创新。
- 实验结果表明该方法在性能和可解释性上表现优异。
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