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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于知识距离的项目式学习分组方法，包括：步骤1、获取分组学习的知识点与待分组学生的个人信息，所述个人信息包括学生的专业与对应的专业知识集；步骤2、构建基于学生之间知识距离的分组模型，包括专业距离模块，擅长知识点模块、课程知识点模块、合并模块以及分组模块；步骤3、将分组学习的知识点，待分组学生的个人信息以及教师的分组期望输入至分组模型中，经计算输出分组名单。本发明还提供了一种项目式学习分组装置。通过本发明提供的方法基于专业、擅长知识以及课程涉及的知识点三个方向考虑，计算学生之间的综合知识距离，通过数据可视化以及教师自定义分组期望，从而获得更加合理的分组结果。

主权项：1.一种基于知识距离的项目式学习分组方法，其特征在于，包括：步骤1、获取分组学习的知识点与待分组学生的个人信息，所述个人信息包括学生的专业与对应的专业知识集；步骤2、构建基于学生之间知识距离的分组模型，包括专业距离模块，擅长知识点模块、课程知识点模块、合并模块以及分组模块，所示专业距离模块包括专业多叉树分析器，所述专业多叉树分析器用于计算学生专业之间的知识距离，通过降维处理获得专业维度的特征向量并输入至合并模块，所述擅长知识点模块用于计算学生专业知识集之间的知识距离，通过降维处理获得擅长知识点的特征向量并输入至合并模块，所述课程知识点模块用于计算分组学习的知识点的特征向量，并输入至合并模块，所述合并模块用于将输入的特征向量进行拼接，获得学生的知识面向量并输入至分组模块中，所述分组模块通过知识面向量计算获得对应的综合知识距离，并基于综合知识距离与教师的分组期望输出分组结果；所述分组模块的分组方法，具体如下：步骤2.1、计算所有分组可能性： 其中，num为教师的分组期望中的每组学生个数，sum为分组学习的学生总数；步骤2.2、遍历GroupSum内所有分组的种类，基于每种分组组内学生的综合知识距离，计算获得学生之间的组内平均综合知识距离AKn与组内综合知识距离方差VKn；步骤2.3、根据教师的分组期望中每组的平均综合知识距离以及综合知识距离的方差，根据目标函数进行筛选： 其中，p为目标函数，AKD为分组期望中的平均综合知识距离，VKD为分组期望中综合知识距离的方差，AKn为所有分组种类中每组组内的平均综合知识距离，VKn为所有分组种类中每组组内的综合知识距离的方差；步骤2.4、选取目标函数最大的小组，输出所述小组的学生名单；步骤2.5、删除GroupSum中关于步骤2.4输出的学生名单相关的分组种类；步骤2.6、重复步骤2.2至步骤2.5，直至所有学生分组完毕，输出最终分组名单；步骤3、将分组学习的知识点，待分组学生的个人信息以及教师的分组期望输入至分组模型中，经计算输出分组名单。

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百度查询： 浙江大学 一种基于知识距离的项目式学习分组方法及装置