이 게시물은 Knowledge Tracing(KT) 문제와 KTM 모델에 대해 설명합니다.
Knowledge Tracing의 중요성
학생의 행동 기반 정답 확률 예측
학생의 지식 상태 이해의 필요성
AIEd에서 KT 모델의 활용
KTM 모델의 특징
KTM 모델은 문제 풀이에 필요한 개념을 고려하여 학생의 지식 상태를 예측하며, Logistic Regression과 Matrix Factorization을 결합한 구조를 가지고 있습니다. 성능 실험 결과, KTM 모델이 기존 모델보다 더 나은 성능을 보여주었다고 합니다.
