【摘 要】
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随着人工智能与教育的不断发展，知识追踪在智慧教学领域具有广阔的应用前景；深度学习以其强大特征提取能力广泛应用于知识追踪，以深度学习知识追踪模型为起点，其改进模型为主线，全面回顾了知识追踪模型的研究进展，简要介绍了知识追踪领域传统模型的特点及不足，阐述了基于深度学习知识追踪模型的原理及局限性，同时全面整理并分析了针对可解释性问题、缺少学习特征、记忆增强网络、图神经网络、基于注意力机制五个方面的改进模
【基金项目】
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国家自然科学基金（61973180;62172249）； 山东省产教融合研究生联合培养示范基地项目（2020-19）；
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随着人工智能与教育的不断发展，知识追踪在智慧教学领域具有广阔的应用前景；深度学习以其强大特征提取能力广泛应用于知识追踪，以深度学习知识追踪模型为起点，其改进模型为主线，全面回顾了知识追踪模型的研究进展，简要介绍了知识追踪领域传统模型的特点及不足，阐述了基于深度学习知识追踪模型的原理及局限性，同时全面整理并分析了针对可解释性问题、缺少学习特征、记忆增强网络、图神经网络、基于注意力机制五个方面的改进模型，梳理了知识追踪领域常用的公开数据集、评价指标及模型性能对比分析，最后总结并探讨了知识追踪在智慧教学方面的应用以及当前该研究领域的研究现状与未来的研究方向。
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