本文介绍了多种认知诊断框架，如NeuralCD、ReliCD和ASG-CD，旨在提高智能教育中学生掌握水平评估的准确性和可解释性。这些框架在处理复杂交互和不确定性方面表现出色，推动了认知诊断模型的发展。

本文介绍了多种认知诊断框架，如NeuralCD、SCD和ReliCD，旨在提高智能教育中的诊断准确性和可解释性。这些框架利用神经网络和自适应方法，分析学生与练习的互动，优化学习预测，解决过度自信问题，并在多个数据集上验证了其有效性。