GIKT : Un modèle d’interaction basé sur les graphes pour le traçage des connaissances

Dans le cadre du développement rapide de l’éducation en ligne, la traçabilité des connaissances (Knowledge Tracing, KT) est devenue un problème fondamental, visant à suivre l’état de connaissance des étudiants et à prédire leur performance sur de nouvelles questions. Les systèmes d’éducation en ligne comportent souvent un grand nombre de questions, associées toutefois à un nombre beaucoup plus restreint de compétences. Toutefois, la littérature antérieure ne prend pas en compte conjointement les informations relatives aux questions et les corrélations d’ordre supérieur entre questions et compétences, ce qui est principalement dû à la rareté des données et aux problèmes liés à plusieurs compétences simultanées. Du point de vue des modèles, les approches antérieures peinent à capturer la dépendance à long terme dans l’historique d’exercices des étudiants, et ne parviennent pas à modéliser de manière cohérente les interactions entre étudiant-questions et étudiant-compétences. Dans cet article, nous proposons un modèle basé sur les graphes pour la traçabilité des connaissances, appelé GIKT (Graph-based Interaction model for Knowledge Tracing), afin de relever ces défis. Plus précisément, GIKT utilise un réseau de convolution de graphe (GCN) pour intégrer de manière significative les corrélations entre questions et compétences via une propagation d’embeddings. En outre, compte tenu du fait que les questions pertinentes sont généralement dispersées dans l’historique d’exercices, et que les questions et les compétences ne sont que des manifestations différentes des connaissances, GIKT généralise le degré de maîtrise d’une question par un étudiant à l’interaction entre l’état actuel de l’étudiant, ses exercices antérieurs pertinents, la question cible et les compétences associées. Des expériences menées sur trois jeux de données montrent que GIKT atteint une performance nouvelle référence, avec une amélioration absolue d’au moins 1 % en AUC.