Преимущества и решения в области отслеживания знаний (KT)
Отслеживание знаний (KT) играет важную роль в интеллектуальных учебных системах (ITS), моделируя уровень знаний студентов и предсказывая их будущие успехи. Традиционные модели KT, такие как байесовское отслеживание знаний (BKT), хорошо работают в изучении взаимодействий студентов. Однако новые модели, такие как внимательное отслеживание знаний (AKT), сталкиваются с проблемами производительности и применимости в реальной практике.
Проблемы существующих моделей KT
Существующие модели KT часто имеют ограничения, такие как:
- Низкая эффективность параллельных вычислений.
- Сложности в изменении хранимых знаний.
- Ограниченная емкость памяти.
Эти недостатки создают разрыв между теоретическими достижениями и практическим применением, что требует создания более масштабируемой и интерпретируемой модели KT.
Решение: DKT2
Исследователи из Университета Чжэцзян предлагают новый подход — DKT2. Эта модель использует архитектуру xLSTM для преодоления проблем предыдущих методов:
- Улучшение представления входных данных.
- Обеспечение лучшей интерпретируемости с помощью теории ответа на предметы (IRT).
- Повышение масштабируемости и эффективности благодаря изменяемым решениям по хранению.
Как работает DKT2
DKT2 использует систематический процесс обучения, который включает:
- Запись взаимодействий студента и вопросов.
- Оптимизацию памяти и параллельных вычислений.
- Динамическое обновление знаний.
Модель обеспечивает высокую точность и производительность при работе с большими данными.
Преимущества DKT2
Эксперименты показывают, что DKT2 consistently outperform 17 baseline models. Она демонстрирует:
- Высокую точность и AUC.
- Низкую среднюю квадратичную ошибку (RMSE).
Mодуль IRT помогает различать знакомые и незнакомые знания, что улучшает интерпретируемость.
Потенциал внедрения AI в бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания успешно использовала ИИ, вот несколько практических шагов:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые можно улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Рекомендации по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами. Также вы можете попробовать нашего ИИ ассистента в продажах, который помогает в общении с клиентами и снижает нагрузку на сотрудников.
