Knowledge Tracing aims to predict future performance of users of learning platforms based on historical data, by modeling their knowledge state. In this task, the target is a binary variable representing the correctness of the exercise, where an exercise is a word uttered by the user. Current state-of-the-art models add attention layers to autoregressive models or rely on self-attention networks. However, these models are built on publicly available datasets that lack useful information about the interactions users have with exercises. In this work, various techniques are introduced that allow for the incorporation of additional information made available in a dataset provided by Astrid Education. They consist of encoding a time dimension, modeling the skill needed for each exercise explicitly, and adjusting the length of the interaction sequence. Introducing new information to the Knowledge Tracing framework allows Astrid to craft a more personalized experience for its users; thus fulfilling the purpose and goal of the thesis. Additionally, we perform experiments to understand what aspects influence the models. Results show that modeling the skills needed to solve an exercise using an encoding strategy and reducing the length of the interaction sequence lead to improvements in terms of both accuracy and AUC. The time-encoding did not lead to better results, further experimentation is needed to include the time dimension successfully.

Mänsklig kunskap är ett försök att förutsäga användarnas framtida prestanda på lärandeplattformar baserat på historiska data, genom att modellera deras kunskaps tillstånd. I denna uppgift är målet en binär variabel som representerar överensstämmelsen av övningen. Nuvarande state-of-the-art-modeller lägger till uppmärksamhetslager på autoregressiva modeller eller förlitar sig på self-attention-nätverk. Dessa modeller bygger dock på offentligt tillgängliga databaser som saknar användbar information om de interaktioner som användare har med övningar. I detta arbete introduceras olika tekniker som gör det möjligt att inkludera ytterligare information som görs tillgänglig i en databas som tillhandahålls av Astrid Education AB. De består av att koda en tidsdimension, modellera färdigheten som krävs för varje övning explicit och justera interaktionssekvenslängden. Genom att introducera ny information i ramverket för kunskapstracing tillåter Astrid att skapa en mer personlig upplevelse för sina användare; därmed uppfyller syftet och målet med denna avhandling. Dessutom genomför vi experiment för att förstå vilka aspekter som påverkar modellerna. Resultaten visar att modellering av färdigheter med en kodningsstrategi och reducering av interaktionssekvenslängden leder till förbättringar både vad gäller noggrannhet och AUC. Tidskodningen ledde inte till bättre resultat, ytterligare experimentering krävs för att inkludera tidsdimensionen på ett framgångsrikt sätt.