QIKT 论文学习：基于题目中心认知表示的可解释知识追踪

1. 前言 知识追踪（Knowledge Tracing，KT）的目标是根据学生过去的做题记录，估计学生当前的知识状态，并预测学生在下一道题上的作答表现。 传统的深度知识追踪模型通常把知识点作为建模对象。例如，只要两道题关联了相同的知识点，模型就可能把它们视为相似甚至等价的题目。 但在真实教学场景中

Rasch模型

"The Rasch model is the only model in IRT that satisfies the requirements of a measurement model." — Georg Rasch 什么是Rasch模型 Rasch模型由丹麦数学家 Georg Rasch

项目反应理论（IRT）

引言：为什么重温 IRT？ 最近在折腾知识追踪相关的研究和开源框架开发，看了不少顶会的 Paper，也敲了不少深度学习的代码。在这个过程中我越来越深刻地意识到一个问题：很多时候我们用复杂的神经网络去拟合学生的学习轨迹，其实本质上还是在试图回答教育测量学里那个最古老的问题——“如何准确评估一个人的真实