[发明专利]一种可解释的深度知识追踪方法、系统及其应用在审
申请号: | 202110993091.3 | 申请日: | 2021-08-27 |
公开(公告)号: | CN113724110A | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 吕伟刚;池梦娅;任冰倩;王潇;吕立 | 申请(专利权)人: | 中国海洋大学 |
主分类号: | G06Q50/20 | 分类号: | G06Q50/20;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02 |
代理公司: | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人: | 马千会 |
地址: | 266100 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明属于在线教育技术领域,具体涉及一种知识追踪方法、系统及其应用。一种可解释的深度知识追踪方法,包括:以学习者的历史答题记录为输入,通过构建的基于门控循环单元的深度知识追踪模型,预测学习者对目标题目的作答情况;利用分层相关性传播算法对输入的历史答题记录与模型的预测结果进行相关性分析,获得学习者的知识掌握情况。本发明构建基于门控循环单元(GRU)构建知识追踪模型,模拟学习者的知识遗忘行为,更加符合学习者的认知,提高知识掌握预测性能;同时,提出将分层相关性传播算法引入至所构建的模型中对模型的预测结果进行分析解释,获得学习过程中各知识点之间的关联性,从而了解学习者对各知识点的掌握情况,以便于接下来对学习者进行个性化、针对性的学习指导。 | ||
搜索关键词: | 一种 可解释 深度 知识 追踪 方法 系统 及其 应用 | ||
【主权项】:
暂无信息
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