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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明属于教育大数据挖掘与学习分析领域，提供一种基于多重注意力机制的超图知识追踪方法，采用深度学习领域中的时间序列建模、注意力机制、超图神经网络对学生作答交互行为记录进行知识状态建模，并捕获时间维度上的学生动态知识状态；接着利用超边内注意力机制、超边间注意机制以及超图间注意力机制三重超图注意力机制聚合空间维度上的学生静态知识状态；最后根据学生的知识状态预测学生在作答下一试题的表现。本发明实现了对学生知识状态的动态与静态的全面建模和精确预测，提升了教学预测准确性，使教育者能够更有效地根据学生的实时学习进度和能力调整教学策略。
主权项：1.一种基于多重注意力机制的超图知识追踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1捕获学生动态知识状态：对学生作答的交互行为信息进行特征提取，通过使用循环神经网络以及基于Transformer的知识编码器对学生的试题-作答的作答交互信息进行建模以及特征提取，捕获学生的时间维度上的动态知识状态；2聚合学生高阶交互行为信息：利用步骤1捕获到的学生动态知识状态，并通过超图神经网络结构表征试题-概念以及试题-难度的高阶信息，使用超边内、超边间以及超图间的超图三重注意力机制汇聚信息，从而得到学生的空间维度上的静态知识状态；3预测学生未来表现：根据学生由动态知识状态以及高阶信息汇聚后的静态知识状态预测学生在下一次作答过程中的表现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于多重注意力机制的超图知识追踪方法
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