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LT-MKT：融合认知负荷与知识迁移的多领域知识追踪
现有知识追踪方法多聚焦单领域，但现实学习常涉及多领域，需考虑认知负荷和知识迁移。提出LT-MKT方法，利用LLM构建多领域层次图，显式建模跨领域特征，并设计知识迁移模块。实验表明在真实数据集上达到最先进性能。
arXiv cs.AI68 天前
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现有知识追踪方法多聚焦单领域，但现实学习常涉及多领域，需考虑认知负荷和知识迁移。提出LT-MKT方法，利用LLM构建多领域层次图，显式建模跨领域特征，并设计知识迁移模块。实验表明在真实数据集上达到最先进性能。