计算机应用研究

作者：付睿,李晓兰,徐焱,何佰丹,张大强,

单位：1.武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)信息化中心(武汉远程教育中心),武汉430205；2.同济大学软件学院,上海201804；

关键词：知识追踪,图卷积网络,三元交互图,多维度特征融合,LSTM门控机制,

基金：中国轻工业联合会教育工作分会、全国轻工职业教育教学指导委员会2022年度课题(QGJY2022138)；；

知识追踪作为个性化教育的核心研究方向，致力于通过建模学生历史答题序列预测其知识状态。针对现有模型存在的全局关联建模缺失、特征融合薄弱和数据稀疏性等问题，提出一种融合多维度特征的图卷积网络知识追踪模型。通过构建学生-问题-知识三元交互图，设计问题-知识-问题与问题-学生-问题双重图卷积关联路径以捕获高阶关联。通过节点-边特征深度融合增强特征表征能力，并引入LSTM门控机制动态更新知识状态。基于三个公开数据集的实验表明，该模型预测精度显著优于经典主流方法，有效提升了知识状态追踪的准确性与泛化能力，为个性化教育系统提供了更可靠的技术支撑。

来源：2025年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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