知识追踪模型的可解释性验证协议
原文标题：Stable and Faithful Explanations for Knowledge Tracing
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研究提出一套验证协议，同时检验知识追踪模型的预测竞争力、解释稳定性与重训练忠实性。作者重建了 ASSISTments 2009 数据集，发现原始技能构建版本存在标签泄漏问题，会抬高 AUC 并改变解释结果。在信息匹配条件下，XGBoost 与四种深度基线表现相当，差异主要来自输入信息而非模型族。
- 问题
- 知识追踪模型预测不透明，且数据集存在标签泄漏影响评估。
- 方法
- 提出同时检验预测竞争力、解释稳定性与重训练忠实性的验证协议，并重建 ASSISTments 2009 消除技能构建泄漏。
- 结果
- XGBoost 在重建 2009 上 AUC 0.786，2012 上 0.777；信息匹配下与四种深度基线表现相当。
- 影响
- 提醒工程师数据集泄漏会抬高指标并改变解释结论，评估知识追踪需做信息匹配对比。
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