この論文では、教育評価における学生の学習データを利用して、その知識レベルを正確に評価するための認知診断技術について述べています。従来の認知診断法は、学際的な分野において多くの課題に直面しています。本研究は、神経ネットワークに基づく認知診断と知識連関神経ネットワークを用いて、深層学習技術と転移学習戦略を融合した新しい学際的認知診断方法（TLCD）を提案しています。このアプローチにより、主な分野の共通特徴を活用して、ターゲットとなる分野でのモデルの性能を向上させることができます。実験結果により、深層学習に基づく学際的認知診断モデルが、従来の基本モデルよりも優れた性能を示し、学生の学習状況をより正確に評価できることが示されています。