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摘要：本发明提出一种基于类自编码器式非负矩阵协因子分解的学生认知建模方法，包括以下步骤：获取学生的历史答题数据，并提取试题文本的习题‑知识点关联信息；根据学生的答题数据和习题‑知识点关联信息，搭建编码模块构筑学生、习题、以及知识点的低维隐空间表示并搭建解码模块来表示学生对知识点的掌握程度；融合编码模块和解码模块，完成学生认知模型的搭建；采用带约束的块坐标下降投影梯度法，并结合利普希兹步长求解策略进行模型训练；根据习题和学生的低维隐空间表示完成学习成绩预测任务，并根据训练得到的学生对知识点的掌握程度完成知识水平诊断任务。本发明可以实现同时对学生学习成绩的精准预测和知识水平的精确诊断。
主权项：1.一种基于类自编码器式非负矩阵协因子分解的学生认知建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取学生的历史答题数据，并提取试题文本的习题-知识点关联信息；步骤二：根据学生的答题数据和习题-知识点关联信息，搭建编码模块构筑学生、习题、以及知识点的低维隐空间表示；步骤三：利用学生、习题和知识点的低维隐空间信息搭建解码模块来表示学生对知识点的掌握程度；步骤四：融合编码模块和解码模块，完成学生认知模型的搭建；步骤五：采用带约束的块坐标下降投影梯度法，并结合利普希兹步长求解策略进行模型训练；步骤六：根据习题和学生的低维隐空间表示完成学习成绩预测任务，并根据训练得到的学生对知识点的掌握程度完成知识水平诊断任务。
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百度查询： 福建师范大学 一种基于类自编码器式非负矩阵协因子分解的学生认知建模方法
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