题 目：FDKT: Towards an interpretable deep knowledge tracing via fuzzy reasoning
作 者：Fei Liu, Chengyang Bu*, Haotian Zhang, Le Wu, Kui Yu, Xuegang Hu
简 介：在教育数据挖掘中，知识跟踪(KT)侧重于对学生的学习表现进行建模。基于深度学习的KT模型优于传统方法，但往往缺乏可解释性。本文介绍了一种利用模糊推理的可解释深度知识追踪模型——模糊深度知识追踪(FDKT)。FDKT使用模糊化模块将连续分数转换为模糊分数，并使用模糊推理模块(FRM)根据推断的认知能力预测未来的表现。FDKT通过解释学生认知的演绎来增强可解释性，并将KT扩展到连续分数。
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