Incorporating Rich Features into Deep Knowledge Tracing

机译：将丰富的功能纳入深度知识追踪

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Liang Zhang; Xiaolu Xiong; Siyuan Zhao; Anthony Botelho; Neil T. Heffernan;
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年度 2017
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1. Time-and-Concept Enhanced Deep Multidimensional Item Response Theory for interpretable Knowledge Tracing [J] . Su Yu, Cheng Zeyu, Luo Pengfei, Knowledge-Based Systems . 2021,第Apra22期

机译：时间和概念增强的深层多维项目响应理论，可解释知识追踪
2. When is Deep Learning the Best Approach to Knowledge Tracing? [J] . Theophile Gervet, Ken Koedinger, Jeff Schneider, Journal of Educational Data Mining . 2020,第3期

机译：什么时候深入了解知识追踪的最佳方法？
3. Deep Knowledge Tracing Embedding Neural Network for Individualized Learning [J] . HUANG Yongfeng, SHI Jie 东华大学学报（英文版） . 2020,第006期

机译：深度知识跟踪嵌入个人化学习神经网络
4. Heterogeneous Features Integration in Deep Knowledge Tracing [C] . Lap Pong Cheung, Haiqin Yang International conference on neural information processing . 2017

机译：深度知识跟踪中的异构功能集成
5. The knowledge advantage: Tracing and testing the impact of knowledge characteristics and relationship ties on project performance. [D] . Kang, Jina. 2003

机译：知识优势：跟踪和测试知识特征和关系对项目绩效的影响。
6. Classifier Design Given an Uncertainty Class of Feature Distributions via Regularized Maximum Likelihood and the Incorporation of Biological Pathway Knowledge in Steady-State Phenotype Classification [O] . Mohammad Shahrokh Esfahani, Jason Knight, Amin Zollanvari, -1

机译：分类器设计通过正常化的最大可能性以及在稳态表型分类中掺入生物途径知识的不确定性分布的不确定性等级
7. Multiple Features Fusion Attention Mechanism Enhanced Deep Knowledge Tracing for Student Performance Prediction [O] . Dong Liu, Yunping Zhang, Jun Zhang, 2020

机译：多种特征融合注意力机制增强了学生性能预测的深度知识追踪

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