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合成学生数据上的知识追踪分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一个新的核心框架来解决知识追踪中的答案偏差问题，并通过实验证明其有效性。
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关键要点
- 知识追踪旨在监控学生的知识状态并预测未来表现。
- 存在普遍的答案偏差现象，导致正确和错误答案分布不平衡。
- 作者从因果关系角度提出了CORE框架来减轻答案偏差。
- CORE框架通过减去直接因果效应进行debias推理。
- 该框架适用于多种现有KT模型，并在多个数据集上验证了有效性。
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