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介绍了知识追踪（KT）的相关概念与任务，梳理其发展脉络，综述KT的原理、相关算法和数据集，分析了不同结构的KT模型的优缺点.在此基础上，对KT领域未来发展方向进行了深入探讨，提出了数据表征、认知建模、模型可解释性三个重要的发展方向，并作出了一定的展望.
面向教育大数据的知识追踪研究综述
【摘 要】
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介绍了知识追踪（KT）的相关概念与任务，梳理其发展脉络，综述KT的原理、相关算法和数据集，分析了不同结构的KT模型的优缺点.在此基础上，对KT领域未来发展方向进行了深入探讨，提出了数据表征、认知建模、模型可解释性三个重要的发展方向，并作出了一定的展望.
【机 构】
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上海师范大学信息与机电工程学院
【出 处】
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上海师范大学学报(自然科学版
【发表日期】
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2022年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金（6210020445）； 上海市自然科学基金（21ZR1446900）； 认知智能国家重点实验室智能教育开放课题； 国家新闻出版署出版融合发展（华东师大社）重点实验室开放课题基金；
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