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申请/专利权人：广东技术师范大学
摘要：本发明公开了一种基于宽度学习预测学生成绩的认知诊断方法、设备及介质，涉及数据挖掘技术领域，所述方法包括：S1，构建学生向量、试题向量、掌握度矩阵、困难度矩阵、区分度矩阵及试题知识点关联矩阵；S2，生成知识熟练掌握度、知识点困难度、试题区分度及试题与知识点关联；S3，通过注意力残差网络优化的试题区分度；S4，对各模块之间进行交互以模拟真实交互过程；S5，训练非负全连接神经网络，并更新掌握度矩阵、困难度矩阵、区分度矩阵；S6，重复执行步骤S2～S4，更新交互结果；S7，根据交互结果训练宽度学习系统，以预测学生成绩并评估认知诊断结果。本发明可充分考虑信息之间的相关性，提高学生成绩预测的准确性与教育数据挖掘的精确性。
主权项：1.一种基于宽度学习预测学生成绩的认知诊断方法，其特征在于，包括：S1，构建学生向量、试题向量、掌握度矩阵、困难度矩阵、区分度矩阵及试题知识点关联矩阵，所述学生向量用于表示学生信息、所述试题向量用于表示试题信息，所述掌握度矩阵用于表示学生对于知识点的掌握程度，所述困难度矩阵用于表示知识的困难度，所述区分度矩阵用于表示试题的区分度，所述试题知识点关联矩阵用于表示试题与知识点的关联；S2，根据所述学生向量及掌握度矩阵生成知识熟练掌握度，根据所述试题向量及困难度矩阵生成知识点困难度，根据所述试题向量及区分度矩阵生成试题区分度，根据所述试题向量及试题知识点关联矩阵生成试题与知识点关联；S3，通过注意力残差网络对所述试题区分度进行处理，以优化所述试题区分度；S4，对所述知识熟练掌握度、知识点困难度、优化后的试题区分度及试题与知识点关联之间进行交互，以生成交互结果；S5，将所述交互结果输入非负全连接神经网络，以训练所述非负全连接神经网络，并更新所述掌握度矩阵、困难度矩阵及区分度矩阵；S6，重复执行步骤S2～S4，以根据更新后的掌握度矩阵、困难度矩阵及区分度矩阵更新所述交互结果；S7，通过更新后的交互结果训练宽度学习系统，以预测学生成绩并评估认知诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 基于宽度学习预测学生成绩的认知诊断方法、设备及介质
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