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申请/专利权人：上海师范大学
摘要：本发明涉及一种基于类型感知和个性化答题序列增强的编程知识追踪方法，通过知识图谱获得知识点之间的语义信息，接着从个体出发，运用VAE对学生的多次作答现象进行无监督建模，同时探索出学生的个性化学习能力，以此来增强学生个性化答题序列信息。最后引入注意力机制提取重要信息，结合LSTM网络和门控机制建模学生答题序列，最终对学生的答题表现有更好的预测。与现有技术相比，本发明具有充分将编程题目和知识点相关联、能够充分反映答题者个性化的知识掌握情况、答题者的回答行为预测准确等优点。
主权项：1.一种基于类型感知和个性化答题序列增强的编程知识追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：构建包括多个知识点且按照知识类型划分的知识图谱；基于所述知识图谱，通过感知实体的知识类型，得到编程题目嵌入；基于答题者针对所述编程题目的答题序列，以最小化重建误差和KL散度为目标，利用变分自编码器模型，提取个性化回答嵌入；基于项目反应理论计算答题者针对编程题目的个性化学习能力参数；基于所述编程题目嵌入、所述答题序列、所述个性化回答嵌入、所述个性化学习能力参数以及答题者是否答对编程题目，通过拼接得到学习状态张量；将当前的学习状态张量和上一时刻的知识状态张量作为基于注意力机制的LSTM模型的输入，利用门控机制预测当前时刻的知识状态张量，得到答题者答对下一题的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 基于类型感知和个性化答题序列增强的编程知识追踪方法
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