这篇论文试图解决什么问题？
传统认知诊断假设学生反应主要由知识掌握决定，但情绪、投入度、疲劳等非认知因素也会影响表现；现有情感认知诊断方法可能让未建模的认知残差泄漏到情感表示中，造成情感污染。
Ability-Residual Decoupled Modeling for Affective Cognitive Diagnosis
（翻译）面向情感认知诊断的能力-残差解耦建模
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.21214: Ability-Residual Decoupled Modeling for Affective Cognitive Diagnosis
AI 摘要
论文提出面向情感认知诊断的能力-残差解耦框架。作者认为，学生答题还受情绪、投入度、疲劳等非认知因素影响，若认知残差未显式建模，可能泄漏进情感表示造成情感污染。方法用学生、题目、概念等组件捕捉认知残差，再用情感模块调节猜测/失误效应，并以Q矩阵约束的注意力聚合题目相关概念残差。在ASSIST2017等四个数据集和六种骨干模型上，实验显示反应预测增益并能改善情感对齐。
AI 问答
论文提出了什么方法？
提出能力-残差解耦框架：先通过学生、题目、概念、学生-概念和低秩学生-题目组件捕捉未建模的认知残差，再用情感模块调节猜测/失误效应，并用Q矩阵约束的概念残差注意力聚合与题目相关的概念残差。
实验验证了哪些内容？
在ASSIST2017、ASSIST2012、ASSIST2009和Junyi数据集上，使用六种认知诊断骨干模型进行比较，结果显示反应预测获得增益；在有情感标签时，情感对齐也普遍改善。
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