通过 k 稀疏注意力实现稳健的知识追踪模型

本文介绍了sparseKT知识追踪框架，通过引入k-selection模块和稀疏化启发式方法提高了基于注意力的DLKT方法的鲁棒性和泛化性能。在实际教育数据集上，sparseKT能够去除与预测无关的学生互动，具有与11个最先进的KT模型相当的预测性能。