您好，我是一名正在做系统的本科生，想将您的模型嵌入到个性化智能教育系统中，但我该如何进行预测

[npcccccccccccccc]

我打算做一个具有个性化学习路径推荐功能的系统（该系统只作为校内课程设计使用，不发布、不涉及商用），想嵌入一个最新的认知诊断/知识追踪模型，请问可以使用IDCDF或者贵校的其他最新模型吗，以及我该如何根据学生的数据预测学生的知识水平

[CSLiJT]

你好，不涉及商用则是可以用的。首先你需要一个根据你的数据集训练好的ID-CDM模型。然后，有两种方案可以诊断学生的知识水平：

1. 实时诊断 - IDCD.diagnose_theta(user_log: torch.Tensor)。该方法读取学生答题得分数据，直接输出知识掌握水平向量。
2. 读取缓存 - IDCD.get_Theta_buf()。ID-CDF在训练过程中，每一轮会保存由训练集推断出的学生知识水平向量。该方法直接返回最后一轮由训练集推断出的学生知识水平向量。

具体用法见model.py的代码注释。

[npcccccccccccccc]

感谢您的回复！我看data部分中训练需要csv文件和Q矩阵，想请问一下csv文件中分别是学生编号、习题编号、回答情况吗，以及Q矩阵是否完全是人工构建

[CSLiJT]

1. 是的。user_id是学生编号，item_id是试题编号，下标均从0开始；score是回答情况，为0（错误）或1（正确），理论上也可以是0～1的小数；
2. 是的。Q矩阵反映试题与知识点的考察关系。我们沿着传统认知诊断理论的设定，Q矩阵由人工构建。当然，如果有题目文本和知识点编码标准，也可以尝试使用大模型或其他自动化方式构建。