[发明专利]一种面向xAPI的个性化学习效果分析系统及方法在审

专利信息
申请号: 201810420961.6 申请日: 2018-05-04
公开(公告)号: CN108694501A 公开(公告)日: 2018-10-23
发明(设计)人: 周萱;吴文峻 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/20
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 杨学明;邓治平
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种面向xAPI的个性化学习效果分析系统及方法,包括学生认知能力评估,学习综合能力评估和反馈模块;所述方法基于xAPI数据标准,从xAPI中提取学生学习行为数据,利用数学模型训练学习方法评估学生的学习能力,利用数据统计方法处理学生学习行为数据,并实现个性化展示。本发明能够根据学生的答题行为判定学生的学习能力和综合能力,不仅能够根据学生的学习行为给出公正的评分,还可以指导教师找到学生的知识薄弱的部分,及时根据学生向其反应其学习过程中不扎实的地方。
搜索关键词: 学生 个性化 分析系统 行为数据 学生学习 学习能力 学习效果 综合能力 反馈模块 能力评估 数据标准 数据统计 数学模型 行为判定 学生认知 学习过程 训练学习 评估 答题 学习 教师 展示
【主权项】:
1.一种面向xAPI的个性化学习效果分析系统,其特征在于,包括:学生认知能力评估模块,学生综合能力评估模块和反馈模块;其中:学生认知能力评估模块,通过xAPI提取学生的答题数据,通过项目反映理论计算出学生学习能力和题目难度,结合知识追踪模型实现个性化知识追踪模型,得到学生认知能力;学生综合能力评估模块,通过xAPI获取学生的学习行为数据,针对题目整合学生的答题表现获取学生答题数据,对题目进行知识点标注,获得知识点分布,将知识点分布作为部分观察变量建立多知识点追踪模型,对学生答题数据进行进一步处理,对比LR‑DBN模型,KTLR‑GS模型,KTLR‑LFID模型和KTLR‑FP模型对学生答题数据的预测效果,选用表现最好的模型来评估学生综合能力;反馈模块,针对学生习认知能力评估模块得到的学生认知能力和学生综合能力评估模块得到的学生综合能力,分别计算出学生在答题过程中的学生认知能力变化和学生综合能力变化,用可视化图描绘学生在答题过程中的学生认知能力和学生综合能力的变化,面向不同学生个性化展示学生的学习轨迹,并根据可视化图分析学生的学习特点。
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