データ漏洩を防ぐことが、知識トレースモデルの拡張性にどのような影響を与えるか？
データ漏洩を防ぐことは、知識トレースモデルの拡張性に重要な影響を与えます。データ漏洩が発生すると、モデルは同じ質問内の異なるKC間で情報が漏れてしまい、パフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。このような状況では、正確な予測や適切な学習が妨げられるため、大規模で複雑な教育システムや多くの学習者に対応する際に問題が生じる可能性があります。
また、データ漏洩を防止するために導入された追加的手法やマスクラベルは計算コストや処理時間も増加させる可能性があるため、これらのアプローチは効率的かつ効果的である必要があります。したがって、知識トレースモデル全体の設計および実装方法は十分検討されている必要があります。