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Ergebnisse für “Knowledge Tracing”
Forschung

**Punkt 1 – Warum ist die „Klassische“ Lernrate nicht optimal?** Die Lernrate bestimmt, wie stark die Gewichte bei jedem Schritt angepasst werden. * **Zu groß** → große Sprünge, das Modell kann die optimale Lösung überspringen und oszillieren. * **Zu klein** → sehr lange Konvergenz, das Modell kann in lokalen Minima stecken bleiben. * **Statische Lernrate** → die optimale Schrittweite ändert sich im Verlauf des Trainings (z. B. wenn die Fehlerkurve flacher wird). Daher ist eine feste Lernrate oft

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>HISE-KT: KI vereint heterogene Netzwerke und Sprachmodelle für Lernverfolgung</h1> <p>HISE-KT ist ein neu entwickeltes Framework, das die Stärken von heterogenen Informationsnetzwerken (HINs) mit der Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) kombiniert, um die Lernverfolgung (Knowledge Tracing) präziser und nachvollziehbarer zu gestalten.</p> <p>Traditionelle HIN-basierte Ansätze wählen Meta‑Paths oft manuell oder zufällig aus, was zu Rauschen führt und die Qualität der Pfade nicht bewertet. Gleich
arXiv – cs.AI