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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本申请公开了一种基于适应性话语表征的群体互动学习智能干预方法、系统及电子设备，该方法包括：采集群体互动在线学习的学习者讨论数据，包括讨论行为和讨论文本两个方面，并对其进行预处理；构建融合大规模MOOC讨论数据的深度双向编码识别算法，并在此基础上实现话语表征生成，所述话语表征生成即利用在线讨论话语实现认知表征和行为表征，所述认知表征显示了话语讨论认知信息，所述行为表征显示了话语讨论的行为信息；构建学习者模型，所述学习者模型用于采集在线学习者个性化特征，其中涵盖个人特征和先验知识，以及学习者自我产生的报告数据；构建适应性推荐模型，所述推荐模型实现了学习者模型、认知密度序列矩阵和讨论行为序列矩阵的联合嵌入，并通过阈值判定输出高适配的组合式话语表征；构建多源数据的反馈机制，所述反馈机制采集了不同学习者对话表征的评价反馈，提高方法以及系统的鲁棒性和有效性。
主权项：1.一种基于适应性话语表征的群体互动学习智能干预方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集参与群体互动在线学习的学习者的个人信息和讨论数据，讨论数据包括讨论行为和讨论文本两个方面，并对其进行预处理；步骤2，构建深度双向编码识别算法的话语表征生成模型，所述话语表征生成模型用于实现在线学习场景中认知表征和行为表征的生成，所述认知表征显示了话语讨论认知信息，所述行为表征显示了话语讨论的行为信息；步骤3，构建学习者模型，所述学习者模型用于采集在线学习者个性化特征，其中涵盖个人特征和先验知识，以及学习者自我产生的报告数据，之后，通过联合编码抽取模型跟踪学习者发帖行为和个体特征，构建学习者模型；步骤4，构建适应性推荐模型，所述推荐模型实现了学习者模型、认知密度序列矩阵和讨论行为序列矩阵联合嵌入，并通过阈值判定输出高适配的组合式话语表征；步骤5，构建多源数据的反馈机制，所述反馈机制采集了学习者对基于适应性话语表征的群体互动学习智能干预方法的评价信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于适应性话语表征的群体互动学习智能干预方法、系统及电子设备
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