研究用嵌入聚类自动构建数学题教育分类体系
原文标题：Embedding-Based Educational Taxonomies
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论文探索用语义文本嵌入对数学题聚类，自动构建教育分类体系，并与基于 Common Core 标准的现有知识点分类对比。在 ASSISTments 两个数据集上，嵌入分类与人工体系存在大量但不完全的重合，用于深度知识追踪时 AUC 提升约 3-5 个百分点。结果表明嵌入可自动恢复人工体系结构并提供有用的替代表示。
- 问题
- 教育分类体系依赖人工构建，能否用语义嵌入自动生成知识点分类。
- 方法
- 对数学题文本嵌入聚类生成分类体系，与 Common Core 知识点体系对比并接入深度知识追踪。
- 结果
- 在 ASSISTments 两个数据集上知识追踪 AUC 提升约 3-5 个百分点。
- 影响
- 自适应学习产品可用嵌入聚类低成本生成或补充知识点标签，并直接改善知识追踪效果。
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