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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明涉及教育大数据挖掘、知识追踪领域，提供一种面向学习轨迹的细粒度知识追踪方法，包括：1构建面向学习轨迹的细粒度知识追踪框架；2通过学习轨迹中的历史交互获得学习者的历史潜在知识状态；3通过学习轨迹中的当前交互获得学习者的当前潜在能力表示；4当前反应状态的细粒度预测。本发明利用多头自注意力网络、多任务预测、时间序列建模等技术方法，对学习者的学习轨迹进行建模，追踪学习者的知识状态和预测学习者的未来表现，辅助精准教学和个性化学习的开展。
主权项：1.一种面向学习轨迹的细粒度知识追踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1构建面向学习轨迹的细粒度知识追踪框架；对学习者的学习轨迹进行建模，并通过编码器、解码器、预测器构建通用的、可拓展的知识追踪框架；2通过学习轨迹中的历史交互获得学习者的历史潜在知识状态；对历史交互进行嵌入表示，并通过单向编码器获取对应时间单元上的潜在知识状态；3通过学习轨迹中的当前交互获得学习者的当前潜在能力表示；使用单向解码器通过历史潜在知识状态和当前的作答交互，获取当前的潜在知识状态，并通过时间序列特征模拟认知规律，进而获取潜在能力表示；4当前反应状态的细粒度预测；通过对多种反应特征的多任务预测实现细粒度知识追踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种面向学习轨迹的细粒度知识追踪方法
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