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申请/专利权人：江西师范大学

摘要：本发明公开了一种融合代码和得分信息的编程知识追踪方法，包括如下步骤：将大学生的历史编程行为表述为在线判题系统OJ中的历史编码事件；将学生编程行为数据集中的每个编程问题输入问题表示模块，给每个编程问题统一生成一个包含知识点和难度信息的问题表示；代码表示模块使用预训练技术，构建监督预训练任务对自身进行训练，在训练过程中大学生提交的代码、编程问题和编程问题的问题表示进行融合，生成增强代码表示；将编程问题的问题表示和增强代码表示输入双序列建模模块，进行最终的正确性预测；本发明通过使用预训练技术，构建了一个有监督的预训练任务，进一步融合了得分信息和问题相关信息，增强了代码的表示能力。

主权项：1.一种融合代码和得分信息的编程知识追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：构建学生编程行为数据集，学生编程行为数据集包括若干名大学生对多道编程问题的若干次完整提交的代码；将通过测试用例的代码提交视为正确提交，否则视为错误提交；步骤S2：将大学生的历史编程行作为在线判题系统OJ中的历史编码事件；步骤S3：构建编程知识追踪模型PKT-ICS，所述编程知识追踪模型PKT-ICS由问题表示模块、代码表示模块和双序列建模模块组成；问题表示模块采用PEBG模型，代码表示模块采用CodeBERT模型以及GPT-2编码器；双序列建模模块采用两个独立的GRU模型；步骤S4：将学生编程行为数据集中的每个编程问题输入问题表示模块，输出每个编程问题的问题表示，每个编程问题的问题表示包括该编程问题的知识点和难度信息；步骤S5：以大学生提交的代码对应的得分信息为代码表示模块的目标，大学生提交的代码、编程问题和编程问题的问题表示为代码表示模块的输入，构建监督预训练任务对代码表示模块进行训练，在训练过程中使用乘积层对大学生提交的代码、编程问题和编程问题的问题表示进行融合，生成增强代码表示；其中，大学生提交的代码对应的得分信息分为三类：全部未通过，表示为0；部分通过，表示为0~1；全部通过，表示为1；步骤S6：将编程问题的问题表示和增强代码表示输入双序列建模模块，使用两个独立的GRU模型分别对编程问题的问题表示和增强代码表示进行建模，并添加指数衰减注意力机制分别对建模后的编程问题的问题表示和增强代码表示加权求和，最后再融合进行最终的正确性预测。

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百度查询： 江西师范大学 一种融合代码和得分信息的编程知识追踪方法