【摘 要】
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随着教育信息化进程的不断推进,已经有越来越多的在线学习系统能够为学生提供智能化的教学服务,进一步提升了教学质量和学习效率。认知诊断（Cog-nitive Diagnosis）是这些在线学习平台提供的一 项基础且重要的任务,目标是利用学生的学习行为数据建模和分析学生学习能力和认知水平。在教育领域,大多数的认知诊断研究都集中于学生个体的认知能力评估。然而,在许多现实世界的场景中,群体水平的能力评估是一
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随着教育信息化进程的不断推进,已经有越来越多的在线学习系统能够为学生提供智能化的教学服务,进一步提升了教学质量和学习效率。认知诊断（Cog-nitive Diagnosis）是这些在线学习平台提供的一 项基础且重要的任务,目标是利用学生的学习行为数据建模和分析学生学习能力和认知水平。在教育领域,大多数的认知诊断研究都集中于学生个体的认知能力评估。然而,在许多现实世界的场景中,群体水平的能力评估是一项具有重大研究意义和应用价值的基础任务,例如,不同地区的班级评估可以发现不同学习场景下教学水平的差异。本研究工作针对学生群体的认知能力进行建模,从而帮助探索和分析群体的学习状态,称为群体水平认知诊断（Group-level Cognitive Diagnosis,GCD）。由于面临群体-练习响应数据稀疏、高阶交互关系难以建模、诊断结果可解释性差等挑战,群体能力评估任务仍然值得深入探索。为此,本文针对相关挑战进行深入研究,提出了基于多任务学习的群体水平认知诊断框架MGCD（Multi-Task based Group-Level Cognitive Diagnosis）。本文研究内容与贡献概括如下:1)为了缓解群体-练习响应数据的稀疏性,提出了多任务学习方法去联合建模学生-练习响应和群体-练习响应交互过程。2)提出了群体表征学习模块去获得更准确的群体表征,其中设计的情境感知注意力网络能建模在不同教学情境中学生知识状态和群体知识状态之间的关系。3)设计了具有可解释性的认知层以获得学生能力、群体能力和练习因素（例如难度）,然后利用神经网络来学习它们之间的复杂交互函数。在真实数据上进行的大量实验充分证实了本文提出的MGCD框架能够有效地建模群体认知能力,并且获得具有可解释性的诊断结果。
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