计算机应用研究

作者：张子豪,王松,苏欣怡,杨全富,

单位：兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州730070；

关键词：知识追踪,异构图,学习者建模,智能教育,

基金：甘肃省高校科研创新平台重大培育项目(2024CXPT-17)；国家自然科学基金资助项目(62367005)；兰州交通大学科研反哺教学典型案例教学改革研究项目(JGY202518)；；

针对知识追踪任务中习题间语义关联性与知识拓扑结构建模不足，及个体学习过程动态认知演化缺乏细粒度表征的问题，提出了一种基于异构图与会话图的联合建模框架 HSKT （heterogeneous graph and session graph-based knowledge tracing）。该方法首先构建异构图HRG （heterogeneous graph），融合学生-习题-知识点间的多语义关系，并引入答题结果、答题时长和尝试次数等细粒度行为特征，通过边属性感知的图注意力机制增强高阶语义提取与邻域信息聚合； 其次，构建时序会话图SG （session graph） 建模答题序列的时空依赖关系，使用时序图卷积网络 （T-GCN） 结合门控循环单元 （GRU） 捕捉知识状态的局部依赖与长期演化动态，其中会话图的边权根据答题时间间隔按艾宾浩斯遗忘曲线动态设定；最后，通过注意力机制动态融合 HRG 的静态语义表达与 SG 的动态知识表达进行预测。在ASSIST2009、ASSIST2015、ASSIST2017、EdNet和NeurIPS五个公开数据集上的实验结果表明，此方法在AUC指标上分别平均提升了2.1、1.8、4.1、2.6和1.4个百分点，为在线个性化的教学提供了更有力的支持。

来源：2026年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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