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申请/专利权人：华南师范大学;华南理工大学

摘要：本发明公开了一种融合认知理论的深度知识追踪方法及系统，该方法包括下述步骤：获取答题记录集，求得最近尝试时间间隔和过去尝试次数，经过嵌入层并进行拼接得到遗忘行为嵌入，将习题索引嵌入、知识概念索引嵌入和遗忘行为嵌入拼接得到问题嵌入向量，将问题嵌入向量与对应的答题响应拼接得到问题‑响应嵌入向量，基于问题编码器、知识编码器和知识检索器分别生成问题嵌入向量、问题‑响应嵌入向量和知识掌握状态，基于嵌入层分别生成学生能力值、题目区分度、习题难度，并计算作答猜测率，构建基于深度知识追踪的题目响应理论模型并进行迭代训练，基于优化后的深度知识追踪模型进行答题表现预测。本发明能对学生的知识掌握状态作出准确的评估。

主权项：1.一种融合认知理论的深度知识追踪方法，其特征在于，包括下述步骤：获取学生在连续t个时刻的答题记录集{q1,c1,r1,…,qt,ct,rt}，其中，qt表示习题索引，ct表示知识概念索引，rt表示答题响应；根据知识概念索引序列求得最近尝试时间间隔和过去尝试次数，所述最近尝试点时间间隔是当前时刻知识概念索引与最近一次作答相同知识概念索引之间的时间间隔，所述过去尝试次数是当前时刻知识概念索引在该知识概念索引序列中曾经出现的次数；所述最近尝试时间间隔输入嵌入层G1得到最近尝试时间间隔的嵌入表示，所述过去尝试次数输入嵌入层G2得到过去尝试次数的嵌入表示，将最近尝试时间间隔的嵌入表示和过去尝试次数的嵌入表示拼接得到遗忘行为嵌入；所述习题索引qt输入到嵌入层E1得到习题索引嵌入，所述知识概念索引ct输入到嵌入层E2得到知识概念索引嵌入，所述答题响应rt输入到嵌入层E3得到答题响应嵌入；将习题索引嵌入、知识概念索引嵌入和遗忘行为嵌入拼接得到问题嵌入向量xt，构建得到问题嵌入向量序列x1,…,xt；将问题嵌入向量xi与对应的答题响应ri拼接得到问题-响应嵌入向量yi，构建得到问题-响应嵌入向量序列y1,…,yt-1，其中，1≤i≤t-1；将问题嵌入向量序列x1,…,xt输入到问题编码器，生成上下文感知的问题嵌入向量将问题-响应嵌入向量序列y1,…,yt-1输入到知识编码器，生成上下文感知的问题-响应嵌入向量将问题嵌入向量序列x1,…,xt和问题-响应嵌入向量序列y1,…,yt-1输入到知识检索器，输出学生的知识掌握状态ht；将学生的知识掌握状态ht和问题嵌入向量xt进行拼接，输入到嵌入层B1生成学生能力值θt；将问题嵌入向量Xt输入到嵌入层B2生成题目区分度at；将问题嵌入向量xt输入到嵌入层B3生成习题难度bt；根据学生能力值和学生的答题记录集计算作答猜测率gt；根据学生能力值θt、题目区分度at、习题难度bt和作答猜测率gt构建基于深度知识追踪的题目响应理论模型，预测学生正确回答当前问题的概率根据题目响应理论模型预测的学生正确回答问题的概率和学生的真实答题响应计算损失函数值，并利用损失函数值反向更新调整模型，迭代训练得到优化后的深度知识追踪模型；将学生连续t个时刻的答题记录集输入优化后的深度知识追踪模型进行答题表现预测，输出对应在第t时刻的答题响应rt。

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百度查询： 华南师范大学 华南理工大学 一种融合认知理论的深度知识追踪方法及系统