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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种基于混合专家系统的多任务学科核心素养水平挖掘方法及系统，首先通过收集学习者的行为交互和学习资源特征，构建学习者‑试题‑核心素养的异构图及相关字典。使用嵌入表示学习专家系统通过图对比学习技术学习图中的节点嵌入表示，并生成试题的相关性矩阵。学习表现预测和学科核心素养水平挖掘专家系统利用这些嵌入表示生成练习或素养嵌入，并通过门控结构融合专家意见。系统根据学生互动序列更新掌握状态，并预测其作答表现和素养水平，通过多任务优化提高预测准确度和模型性能，支持智慧教育发展。
主权项：1.一种基于混合专家系统的多任务学科核心素养水平挖掘方法，其特征在于，包括：S1，收集学习者的学习行为和资源特征，建立学习者-试题-核心素养的异构图。同时，构建试题和核心素养的考察水平映射字典；S2，构建嵌入表示专家系统，通过图对比学习学习嵌入；S3，构建针对学习表现预测任务和学科核心素养水平挖掘任务的特定专家系统，在每个专家系统网络中，专家首先根据先前的领域知识生成特定的练习或素养掌握嵌入，随后，引入专家视角嵌入更新门，用于融合特定任务专家及嵌入表示专家系统的意见，获得最终的节点嵌入表示；S4，各专家系统根据学生的互动序列分析更新学习者的试题掌握状态及素养水平状态，并预测学习者未来的作答表现及核心素养水平；S5，利用多任务学习在图对比学习、学习表现预测和核心素养水平追踪任务间共享信息，同时优化各任务的表现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种多任务学科核心素养水平挖掘方法及系统
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