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Understanding and improving fairness in cognitive diagnosis

Science China(Information Sciences) 2024年第5期67卷 99-114页

作者： Zheng ZHANG Le WU Qi LIU Jiayu LIU zhenya huang Yu YIN Yan Zhuang Weibo GAO Enhong CHEN Anhui Province Key Laboratory of Big Data Analysis and Application School of Computer Science and Technology& School of Data Science University of Science and Technology of China State Key Laboratory of Cognitive Intelligence School of Computer Science and Information Engineering Hefei University of Technology

Intelligent education is a significant application of artificial intelligence. One of the key research topics in intelligence education is cognitive diagnosis, which aims to gauge the level of proficiency among students on specific knowledge concepts(e.g., Geometry). To the best of our knowledge, most of the existing cognitive models primarily focus on improving diagnostic accuracy while rarely considering fairness issues; for instance, the diagnosis of students may be affected by various sensitive attributes(e.g., region). In this paper,we aim to explore fairness in cognitive diagnosis and answer two questions:(1) Are the results of existing cognitive diagnosis models affected by sensitive attributes?(2) If yes, how can we mitigate the impact of sensitive attributes to ensure fair diagnosis results? To this end, we first empirically reveal that several wellknown cognitive diagnosis methods usually lead to unfair performances, and the trend of unfairness varies among different cognitive diagnosis models. Then, we make a theoretical analysis to explain the reasons behind this phenomenon. To resolve the unfairness problem in existing cognitive diagnosis models, we propose a general fairness-aware cognitive diagnosis framework, FairCD. Our fundamental principle involves eliminating the effect of sensitive attributes on student proficiency. To achieve this, we divide student proficiency in existing cognitive diagnosis models into two components: bias proficiency and fair *** design two orthogonal tasks for each of them to ensure that fairness in proficiency remains independent of sensitive attributes and take it as the final diagnosed result. Extensive experiments on the Program for International Student Assessment(PISA) dataset clearly show the effectiveness of our framework.

关键词： fairness intelligent education cognitive diagnosis psychometrics adversarial learning

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基于无监督语义哈希的高效相似题检索模型

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计算机应用 2024年第1期44卷 206-216页

作者：佟威何理扬李锐黄威黄振亚刘淇教育部教育考试院北京100084 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 认知智能全国重点实验室合肥230088

相似题检索旨在从数据库中找到与给定查询试题考查目标相似的试题。随着在线教育的不断发展,试题数据库日益庞大,且由于试题数据的专业属性使标注相关性非常困难,因此需要一种高效且无需标注的相似题检索模型。无监督语义哈希能在无监... 详细信息

相似题检索旨在从数据库中找到与给定查询试题考查目标相似的试题。随着在线教育的不断发展,试题数据库日益庞大,且由于试题数据的专业属性使标注相关性非常困难,因此需要一种高效且无需标注的相似题检索模型。无监督语义哈希能在无监督信号的前提下将高维数据映射为低维且高效的二值表征。但不能简单地将语义哈希模型应用在相似题检索模型中,因为试题数据具有丰富的语义信息,而二值向量的表征空间有限。为此,提出一个能获取、保留关键信息的相似题检索模型。首先,设计了一个关键信息获取模块获取试题数据的关键信息,并引入去冗余目标损失去除冗余信息;其次,在编码过程中引入随时间变化的激活函数,减少编码信息损失;再次,为了最大化利用汉明空间,在优化过程中引入比特平衡目标和比特无关目标以优化二值表征的分布。在MATH和HISTORY数据集上的实验结果表明,相较于表现最好的文本语义哈希模型DHIM(Deep Hash InfoMax),所提模型在2个数据集的3个召回率设置上分别平均提升约54%和23%;在检索效率方面,所提模型比最优的相似题检索模型QuesCo具有明显的优势。

关键词：相似题检索无监督语义哈希表征学习对比学习

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Green intelligent fertilizers——A novel approach for aligning sustainable agriculture with green development

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Frontiers of Agricultural Science and Engineering 2024年第1期11卷 186-196页

作者： Maoying WANG Lingyun CHENG Chengdong huang Yang LYU Lin ZHANG zhenya LU Changzhou WEI Wenqi MA Zed RENGEL Jianbo SHEN Fusuo ZHANG State Key Laboratory of Nutrient Use and Management College of Resources and Environmental SciencesNational Academy of Agriculture Green DevelopmentKey Laboratory of Plant–Soil Interactions(Ministry of Education)China Agricultural UniversityBeijing 100193China College of Agronomy Shihezi UniversityShihezi 832000China College of Resources and Environmental Science Hebei Agricultural UniversityBaoding 071000China Soil Science and Plant Nutrition UWA School of Agriculture and EnvironmentThe University of Western AustraliaPerthWA 6009Australia Institute for Adriatic Crops and Karst Reclamation Split 21000Croatia

This review addresses the growing disparity between the current state of fertilizer production in China and the evolving demands of green agriculture in the 21st century. It explores major advances in fertilizers, proposes the concept of green intelligent fertilizers and develops new strategies aligned with the principles of green development in fertilizer industry and *** intelligent fertilizers may be designed to maximize the synergistic effects among plants, soils, microorganisms, nutrient sources and the environment. This concept emphasizes the integration of industry and agriculture toward green development for entire industry chain, using an interdisciplinary approach to drive the green transformation of fertilizer industry, and promote green and sustainable development of agriculture. By bridging the gap between the current state of fertilizer industry and a growing need for environmentally responsible agricultural practices, this review highlights a path toward harmonizing fertilizer production with the imperatives of green agriculture.

关键词： Root-nutrient feedback green development intelligent fertilizers new fertilizer plant-soil-fertilizer interaction rhizosphere engineering

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关于人们对城市地下管线重要性认知度的调查分析

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非开挖技术 2022年第6期 1-4页

作者：黄桢雅上海浦东新区民办欣竹中学上海200129

本文以“人们对城市地下管线重要性的认知度”为题进行问卷调查。文章介绍了研究背景、调查过程与方法,对研究结果进行分析总结,并提出建议。调查结果表明,人们根据年龄段、居住区域等的不同对地下管线关注度存在较大差异,且对自来水管... 详细信息

本文以“人们对城市地下管线重要性的认知度”为题进行问卷调查。文章介绍了研究背景、调查过程与方法,对研究结果进行分析总结,并提出建议。调查结果表明,人们根据年龄段、居住区域等的不同对地下管线关注度存在较大差异,且对自来水管道、排水管道、电力管道等的重要性程度认识不一。本文调查与分析成果可为从事非开挖行业的人们提供参考。

关键词：地下管线非开挖问卷调查结果分析

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可信的端到端深度学生知识画像建模方法

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计算机研究与发展 2023年第8期60卷 1822-1833页

作者：王士进吴金泽张浩天沙晶黄振亚刘淇认知智能全国重点实验室(科大讯飞股份有限公司) 合肥230088 科大讯飞股份有限公司合肥230088 大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学) 合肥230027

学生知识画像是对学生在不同知识概念掌握程度的全面精准的表示.通常,智能教育系统中使用知识追踪方法,基于显式的学生交互数据,对学生在某些知识概念的隐式掌握程度进行建模.然而知识追踪方法的预测结果与学生知识画像存在着时序、预... 详细信息

学生知识画像是对学生在不同知识概念掌握程度的全面精准的表示.通常,智能教育系统中使用知识追踪方法,基于显式的学生交互数据,对学生在某些知识概念的隐式掌握程度进行建模.然而知识追踪方法的预测结果与学生知识画像存在着时序、预测粒度不一致的情况,导致其产生的学生知识画像不可信.对此,首先基于端到端的学生知识掌握度预测目标定义并形式化学生知识画像预测任务,然后提出了一种深度知识画像(deep knowledge portrait, DKP)模型.该方法首先在知识粒度上学习交互表征,引入了知识难度、知识概念等特征在知识粒度上区分交互;然后,采用双向长短时记忆网络基于学生历史交互序列,建模学生知识状态变化.最后针对待预测知识概念,使用了多头注意力池化层强化历史序列中的相关交互以进行该概念下的学生掌握度预测.在3个真实的数据集上的实验结果表明,所提出的方法更适合学生知识画像预测任务从而获得更可信的学生知识画像,并在各项性能上超过了现有的方法.

关键词：学生知识画像知识追踪智能教育数据挖掘深度学习

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玻璃结构金属植入节点纯弯及弯剪性能试验研究

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建筑结构学报 2024年第6期45卷 74-84页

作者：韩伟涛刘强黄小坤那振雅中国建筑科学研究院有限公司北京100013 建筑安全与环境国家重点实验室北京100013

为研究玻璃结构金属植入节点在纯弯和弯剪耦合作用下的破坏机理,设计并制作了4组12个节点试件,对其进行单调加载试验,考虑不同剪跨比对节点受力性能的影响。以采用单个预埋件的金属植入节点承载力计算方法为基础,推导建立适用于玻璃结... 详细信息

为研究玻璃结构金属植入节点在纯弯和弯剪耦合作用下的破坏机理,设计并制作了4组12个节点试件,对其进行单调加载试验,考虑不同剪跨比对节点受力性能的影响。以采用单个预埋件的金属植入节点承载力计算方法为基础,推导建立适用于玻璃结构金属植入节点的受弯承载力、受剪承载力计算方法,通过与试验结果对比,验证了承载力计算方法的准确性。并对影响节点受力性能的各项参数进行了分析,结果表明,玻璃厚度的增加会同时提高节点的受弯及受剪承载力,预埋件埋深及宽度的增加则主要提高节点的受弯承载力。因此,在进行金属植入节点设计时,需要根据节点的实际受力情况确定节点的各项尺寸参数。

关键词：玻璃结构金属植入节点纯弯试验弯剪试验受弯承载力受剪承载力

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木质纤维生物量一步法(SSF)转化成乙醇的研究(Ⅲ)——毛白杨爆破原料一步法转化成乙醇的研究

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北京林业大学学报 2000年第6期22卷 50-54页

作者：张德强张志毅黄镇亚北京林业大学毛白杨研究所北京100083 北京林业大学森林工业学院北京100083

该研究以汽爆毛白杨木粉为原料 ,采用正交实验法进行同时糖化发酵 (SSF)来生产乙醇 .通过考察反应温度、pH值、酶浓度和酵母用量来寻找绿色木霉纤维素酶和酿酒酵母同时糖化发酵转化汽爆毛白杨木粉成乙醇的最佳条件 .研究结果表明 :①在... 详细信息

该研究以汽爆毛白杨木粉为原料 ,采用正交实验法进行同时糖化发酵 (SSF)来生产乙醇 .通过考察反应温度、pH值、酶浓度和酵母用量来寻找绿色木霉纤维素酶和酿酒酵母同时糖化发酵转化汽爆毛白杨木粉成乙醇的最佳条件 .研究结果表明 :①在相同条件下 ,同时糖化发酵可提高汽爆毛白杨木粉转化成乙醇的效率 ,转化率高达86 % ,比分步糖化发酵 (LHF)提高了 1.6倍 ;②绿色木霉纤维素酶和酿酒酵母同时糖化发酵转化汽爆毛白杨木粉成乙醇的最佳条件为 :反应温度 36℃ ,pH值 5 .0 ,酶浓度 2 5U/ g ,酵母用量 (湿重 ) 0 0 1g/mL发酵液 .

关键词：乙醇正交实验 SSF 纤维素酶酵母同步糖化发酵

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面向学科题目的文本分析方法与应用研究综述

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中文信息学报 2022年第10期36卷 1-16页

作者：黄振亚刘淇陈恩红林鑫何理扬刘嘉聿王士进中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室安徽合肥230027 认知智能全国重点实验室安徽合肥230088 讯飞华中人工智能研究院湖北武汉430058

分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了... 详细信息

分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了大量面向学科题目的文本分析方法,开展了许多重要的智能应用任务,对探索人类知识学习等认知能力具有重要意义。该文围绕智能教育与自然语言处理交叉领域,介绍了若干代表性研究任务,包括题目质量分析、机器阅读理解、数学题问答、文章自主评分等,并对相应研究进展进行阐述和总结;此外,对相关数据集和开源工具包进行了总结和介绍;最后,展望了多个未来研究方向。

关键词：学科题目题目质量分析机器阅读理解数学题问答文章自主评分

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融合通用题目表征学习的神经知识追踪方法研究

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中文信息学报 2022年第4期36卷 146-155页

作者：魏思沈双宏黄振亚刘淇陈恩红苏喻王士进认知智能国家重点实验室(科大讯飞) 安徽合肥230088 中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室安徽合肥230027 中国科学技术大学大数据学院安徽合肥230027

知识追踪是一项评估学生学习过程中知识状态演变情况的任务。现有大多数方法都致力于探索不同的知识状态评估方法。然而,答题过程中更为基础的题目表征受到的关注相对较少。因此,该文提出了一种融合通用题目表征学习的神经知识追踪框架... 详细信息

知识追踪是一项评估学生学习过程中知识状态演变情况的任务。现有大多数方法都致力于探索不同的知识状态评估方法。然而,答题过程中更为基础的题目表征受到的关注相对较少。因此,该文提出了一种融合通用题目表征学习的神经知识追踪框架。具体地,该文首先设计了一种通用的题目表征方法,通过知识点、难度和题目独有特征来区分题目。然后,采用现有知识追踪方法同时捕捉知识状态演变并学习题目表征。最后,利用知识状态和待回答题目表征的内积来模拟回答过程。在三个真实数据集上的实验结果表明,该文方法可以在知识追踪过程中学习精确有效的题目表征,并且显著提升了基线知识追踪方法的性能,使其能够超过现有最优方法。

关键词：题目表征知识追踪深度学习数据挖掘

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防弹插板材料表面改性对其粘结性能影响

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兵器装备工程学报 2021年第S1期42卷 230-233,279页

作者：张成黄振亚力小安南京理工大学化工学院南京210094 南京动量材料科技有限公司南京210094

为提高防弹插板中芳纶与防弹陶瓷和超高分子量聚乙烯板的粘结性能,先使用NaOH溶液预处理芳纶,再用硅烷偶联剂进行表面接枝改性。通过傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、水接触角测量仪和扫描电镜对改性前后的芳纶纤维进行表征,使用电子万能试... 详细信息

为提高防弹插板中芳纶与防弹陶瓷和超高分子量聚乙烯板的粘结性能,先使用NaOH溶液预处理芳纶,再用硅烷偶联剂进行表面接枝改性。通过傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、水接触角测量仪和扫描电镜对改性前后的芳纶纤维进行表征,使用电子万能试验机测试试样的拉伸剪切强度。结果显示:NaOH预处理水解纤维表面,提高了纤维表面活性,降低了水接触角,提高了纤维润湿性。KH550通过共价键成功接枝到纤维表面,在纤维表面形成了一层偶联涂层,增加了纤维表面粗糙度;NaOH预处理和KH550改性对粘结强度有明显提升,通过单因素法分析偶联剂处理中偶联剂浓度、处理温度、处理时间对改性的影响,其中浓度和处理时间对改性效果影响较大,处理温度影响较小。最佳改性方案为硅烷偶联剂KH550浓度5%、时间1 h、温度40℃。

关键词：芳纶表面改性硅烷偶联剂KH550 拉伸剪切强度

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