用于知识追踪中基准与模型诊断的信息论评估框架

英文标题：An Information-Theoretic Evaluation Framework for Benchmark and Model Diagnosis in Knowledge Tracing

该论文提出了一套面向知识追踪（KT）模型的信息论评估框架，用于诊断基准数据集和模型表现。作者指出，知识追踪模型通常依赖 AUC、准确率等聚合指标进行评估，但这些全局分数会掩盖剩余错误的来源。该框架旨在帮助研究者进一步判断模型误差究竟来自模型能力不足、数据集特征还是评测基准本身。对开发者和研究人员而言，这类方法有助于超越单一排行榜指标，更细致地分析 KT 模型与基准的有效性。

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