KC以外の追加フィーチャーを含めることで知識トレースモデルのパフォーマンスにどんな影響を与え得るか？
KC以外の追加フィーチャー（例：時系列情報，回答履歴，学習者属性等） を含むことで知識トレース モ デ ル の 性 能 お よ び 汎 化 性 を 向 上 さ せ る 可 能 性 が 存 在 します 。 追 加 的 情 報 の 組 込み 通 道 を 利用す ることで，精度向上，決定根拠可視化，特徴量エンジニアリング等多岐 の利点 を享受出来得 ， 整合 的・包摂 的 アプローチ開発・展開等幅広い応用展望創出 可能です．
しかしながら ， 追 加 特 徴量 導 入時 の 注意 点 も 存 在します．例えば ， 高次元空間生成 ・管理 コ ス
ト増 大 ，オペ レイショナ ル 複雑 度上昇 ，非有 効変数 問題 発 生 等 様々挑戦 相対付け られ得
ました．その他, 不均衡サンプリングバイア ス, 選択バイ ア ス, 正削除比率最適化 , 特徴量相関分析,
交差検証戦略 最適化等技術/方法採用 必然です.