TIZSKT：以文本为索引的零样本跨域知识追踪

TIZSKT 将行为序列建模与域内历史证据构建分离，把文本用作索引而非可直接迁移的预测表示，实现零样本跨域知识追踪。该方法在三个公开数据集的留一域实验中，于所有目标域取得最高平均 AUC 与准确率。目标域推理仅需公开题目文本和当前学生的历史作答记录，无需目标域训练。