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Incorporating Cognitive Load and Knowledge Transfer for Multi-Domain Knowledge Tracing

यह शोध पत्र LT-MKT का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मल्टी-डोमेन नॉलेज ट्रेसिंग पद्धति है जो छात्र प्रदर्शन के अत्याधुनिक (state-of-the-art) पूर्वानुमान को प्राप्त करने के लिए एक पदानुक्रमित ग्राफ (hierarchical graph) बनाने और डोमेन के बीच संज्ञानात्मक भार (cognitive load) और ज्ञान हस्तांतरण (knowledge transfer) को स्पष्ट रूप से मॉडल करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।

मूल लेखक: Haotian Zhang, Shucun Wang, Jinze Wu, Liang Ding, Shuochen Liu, Zhenya Huang, Jing Sha, Shijin Wang, Qi Liu

प्रकाशित 2026-08-26
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मूल लेखक: Haotian Zhang, Shucun Wang, Jinze Wu, Liang Ding, Shuochen Liu, Zhenya Huang, Jing Sha, Shijin Wang, Qi Liu

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

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