ADM2017 的代码仓库是那种你看一眼就会想 fork 下来的资源。它围绕STEM 职业预测这个话题，结合了深度知识跟踪（DKT）和机器学习模型，目标挺有意思：预测一个学生未来是不是会从事 STEM 相关的工作。更妙的是，它不是拍脑袋预测，而是用学生在中学阶段的点击流数据来做，挺实在。

用过DKT的人会知道，它是个专门拿来跟踪学生知识掌握状态的模型。作者还整合了一个增强版DKT+，效果上有不少提升。你可以先拿这些模型把学生的知识状态给估出来，再搭配学生背景信息，喂进机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林之类，去预测学生将来的职业方向。

整个流程蛮清晰：先建知识状态、再拼特征、跑预测。而且代码写得还不错，不臃肿，注释也清楚。如果你正在研究教育数据挖掘或者想做点关于学生行为预测的项目，这份资源还是挺值得一看的。

对了，它用的数据是 ASSISTments 平台的，公开可获取，适合复现和改造。如果你想自己试一把，不妨从这个仓库下手。