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计算机与信息工程学院王金伟副教授团队在深度知识追踪领域取得了重要进展，提出了基于滑动窗口的动态能力感知知识追踪模型。在Expert Systems with Applications上发表了题为“SWDAKT: Knowledge Tracing Using Sliding Window-based Dynamic Ability Perception”的学术论文。

知识追踪通过分析学生在学习过程中的行为数据，来建模和预测其知识掌握程度，是教育数据挖掘和智能教育系统的核心技术。该工作的创新点是提出了基于滑动窗口的动态能力感知知识追踪模型（SWDAKT）。团队首先采用滑动窗口方法，在每个时间间隔内精细且动态地建模学生能力。其次，借鉴认知理论，提出了一种二维能力特征，同时考虑了正误率差和认知流畅度。第三，设计了分位数引导的分段线性映射，将离散学生能力标签转换为连续能力值。最后，将通过LSTM提取的能力变化时序特征，与通过动态键值记忆网络获得的知识掌握动态表征进行整合。实验结果表明，SWDAKT模型显著优于现有主流方法，验证了其有效性，为智能教育应用提供了新的技术路径。

SWDAKT模型结构

计算机与信息工程学院王金伟副教授为该论文第一作者兼通讯作者，其指导的研究生鲁加杰为第二作者，研究生苏子龙参与了相关研究工作。三亿体育app为本工作的第一完成单位。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.130735