研究：知识追踪模型预测准不等于参数可恢复
原文标题：Prediction Is Not Calibration: Item Parameter Recovery and Representation Coupling in Knowledge Tracing
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该论文研究知识追踪（KT）模型通过下一响应预测训练后，能否准确恢复题目参数。作者对比2PL、GPCM、NRM解码器与LSTM、Transformer、DKVMN编码器，发现区分度和选项斜率恢复需更宽的题目表示，并提出分离序列表示宽度与参数键宽度的SK(64,8)结构，在TIMSS与EdNet上提升与离线IRT参考的一致性。
- 问题
- 知识追踪模型预测准，不代表能恢复题目参数，二者关系未被厘清。
- 方法
- 对比多种解码器与编码器，用响应模型导数与仿射 logit 恒等式分析，提出分离序列表示宽度与参数键宽度的 SK(64,8)。
- 结果
- 在 TIMSS 与 EdNet 上，加宽参数键宽度持续提升与离线 IRT 参考的一致性，且不牺牲测试准确率。
- 影响
- 提醒做能力评估或题目校准的产品别只看预测指标，参数键宽度是恢复质量的关键设计旋钮。
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