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申请/专利权人：广州铭德教育投资有限公司
摘要：本发明具体涉及一种基于课后习题难度和学生能力的个性化知识追踪方法，包括步骤：通过互联网收集学生课后习题训练的记录数据；评价目标习题难度特征中选择练习过目标习题的所有的统计学生的数据，从所有的统计学生的数据中选择对于同一个批次习题练习得分方差小于阈值的学生作为训练学生，选择训练学生的对于目标习题的做题数据，并基于训练学生的对于目标习题的做题数据评价习题难度特征；通过长短期记忆人工神经网络输入学生的做题数据以完成知识追踪。本申请能够从寻找差别较小的数据评价习题难度和学生能力，这样更加的稳定。
主权项：1.基于课后习题难度和学生能力的个性化知识追踪方法，其特征在于，包括步骤有：通过互联网收集学生课后习题训练的记录数据；在评价目标习题难度特征中选择练习过目标习题的所有的统计学生的数据，从所有的统计学生的数据中选择对于同一个批次习题练习得分方差小于阈值的学生作为训练学生，选择训练学生的对于目标习题的做题数据，并基于训练学生的对于目标习题的做题数据评价习题难度特征；在评价目标学生能力特征中选择目标学生练习过习题的所有的统计习题的数据，从所有的统计习题的数据中选择目标学生练习得分方差小于阈值的习题作为训练习题，选择目标学生对训练习题的做题数据，并基于目标学生对训练习题的做题数据评价学生能力特征；将学生能力特征和习题难度特征以向量形式融入到学生的做题数据；通过长短期记忆人工神经网络输入学生的做题数据以完成知识追踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州铭德教育投资有限公司 基于课后习题难度和学生能力的个性化知识追踪方法
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