摘要 预测学生的解决问题策略是一个复杂的问题,但它会对自动教学系统产生重大影响,因为它们可以根据学习者的情况调整或个性化系统。虽然对于小型数据集,学习专家可能能够手动分析数据来推断学生的策略,但对于大型数据集,这种方法是不可行的。我们开发了一个机器学习模型来根据学生数据预测策略。虽然基于深度神经网络 (DNN) 的方法(例如 LSTM)可以应用于此任务,但它们对于大型数据集通常具有较长的收敛时间,并且与其他几种基于 DNN 的方法一样,存在数据过度拟合的固有问题。为了解决这些问题,我们开发了一种用于策略预测的神经符号方法,即结合符号 AI(可以编码领域知识)和 DNN 的优势的模型。具体来说,我们使用马尔可夫逻辑对数据中的关系进行编码,并利用这些关系之间的对称性来更有效地训练 LSTM。具体来说,我们使用重要性抽样方法,对训练数据进行抽样,以便对于对称实例的群集/组(策略可能对称的实例),我们仅选择代表性样本来训练模型,而不是使用整个组。此外,由于某些组可能包含比其他组更多样化的策略,我们会根据先前观察到的样本调整重要性权重。通过对 KDD EDM 挑战数据集进行实证评估,我们展示了我们方法的可扩展性。
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2020 年 9 月,美国国家科学基金会 (NSF) 融合加速器 (CA) 在其 D 轨道第一阶段的“通过数据和模型共享实现人工智能驱动的创新” (NSF 2020) 中资助了 18 个项目。本文简要概述了这 18 个项目,这些项目侧重于将研究转化为数据和模型共享的实践,以共享开放以及涉及隐私问题的敏感数据/模型。从 2020 年 9 月到 2021 年 5 月,这些项目参加了 CA 创新课程(参见本期特刊中的 Baru 等人),并致力于概念验证原型以测试和说明他们的想法。第二阶段的提案于 2021 年 5 月提交给 NSF。18 个项目中的 6 个被选中进入第二阶段,如下面各自的项目描述中所述。 NSF 的“驾驭数据革命大构想”表达了对共享数据和数据驱动模型(特别是 ML/AI)的 ModelCommons 的需求(NSF 2018)。这些想法在 2018 年 8 月的 ACM KDD 2018 通用模型基础设施研讨会(CMI 2018)上得到了进一步阐述。2019 年 6 月发布的国家人工智能研发战略计划更新(NSTC 2019)强调了相关问题,包括 (i) 开发和提供各种数据集以满足各种人工智能兴趣和应用需求的紧迫性,同时应对标准化、隐私等相关挑战,(ii) 使培训和测试资源响应商业和公共利益,以及 (iii) 开发开源软件库和工具包以实现数据共享和访问。Track D 中开展的努力将有助于创建国家人工智能研究基础设施,正如国家人工智能安全委员会 (NSCAI 2021) 所建议的那样。 Track D 第一阶段项目涵盖了广泛的应用领域,解决了与共享开放和敏感数据和模型相关的一系列问题,包括隐私问题和访问控制考虑。这 18 个项目可以根据共同的问题和挑战分为以下几大领域:(1) 医疗保健/医学、神经科学、美国手语 (ASL)、荟萃分析、兽医学;(2) 水、
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