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申请/专利权人：成都工业学院;广西电力职业技术学院

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的学习质量评价系统及方法，属于学习质量评价领域，该方法包括根据学生已学习的知识点，基于知识点间的关联关系，得到基于时序的知识点支撑关系；根据学生已学习的知识点，得到学习态度向量；根据学生已学习的知识点，基于学生各技能需要的知识点储备，构建技能支撑关系；根据基于时序的知识点支撑关系、学习态度向量和技能支撑关系，计算学习质量分数，完成学习质量评价。本发明解决了现有学习质量评价方法在进行学生综合素质考虑时没有考虑学习态度、知识点支撑关系和技能之间的相互影响的问题。

主权项：1.一种基于深度学习的学习质量评价系统，其特征在于，包括知识点支撑关系量化模块、学习态度量化模块、技能支撑关系量化模块、答题情况记录模块、题目难度系数计算模块、分数预测模块、学习质量评价模块；所述知识点支撑关系量化模块，用于根据学生已学习的知识点，基于知识点间的关联关系，得到基于时序的知识点支撑关系并根据预测误差进行更新；所述学习态度量化模块，用于根据学生已学习的知识点，基于学生上次学习的时间间隔、上次学习相同知识点的时间间隔以及重复学习知识点的次数对学生的学习态度进行量化，得到学习态度向量；所述技能支撑关系量化模块，用于根据学生已学习的知识点，基于学生各技能需要的知识点储备，构建技能支撑关系；所述答题情况记录模块，用于获取学生已答题库，并根据学生已答题库，得到学生已学习的知识点、每道题目涉及的知识点以及分数；所述题目难度系数计算模块，用于根据每道题目涉及的知识点以及分数，利用基于时序的知识点支撑关系，获取各知识点的平均分，并将各知识点的平均分归一化，作为学生对各知识点的掌握程度，以及根据学生对各知识点的掌握程度和学习态度向量，利用学习与遗忘融合的深度知识追踪模型LFKT中的遗忘层机制，计算每道题目的难度系数；所述分数预测模块，用于从学生已答题库中获取当前题目，并根据当前题目的难度系数和学生对各知识点的掌握程度，计算预测答题分数，并计算预测误差；所述学习质量评价模块，用于根据基于时序的知识点支撑关系和技能支撑关系，计算学习质量分数，完成学习质量评价。

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