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摘要：本发明公开了一种基于提示技术的跨领域认知诊断方法，包括：1.构造跨域数据，包括源领域和目标领域的数据集、习题‑知识点相关关系等；2.为源领域构建带有软提示的认知诊断模型，使用软提示来学习不同源领域之间的通用表示；3.为目标领域构建带有软提示的认知诊断模型，并将软提示从源领域模型迁移到目标领域模型上；4.对认知诊断模型进行源领域预训练与目标领域微调，直至收敛，从而得到训练后的目标领域认知诊断模型，用于学生的练习推荐和知识追踪。本发明利用跨领域软提示的思想，在源领域进行训练后将提示迁移至目标领域，并在目标领域上使用少量数据进行微调，从而能提高跨领域诊断的准确性。

主权项：1.一种基于提示技术的跨领域认知诊断方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1、构造跨域数据；定义源领域集合和目标领域，其中，表示第个源领域，表示源领域的数量；定义上的学生集合为、习题集合为、知识点集合为；其中，中的任一学生记为，中的第个习题记为，中的第个知识点记为；且每个源领域之间的习题不相同；定义目标领域上的学生集合为、习题集合为、知识点集合为；其中，中的任一学生记为，的第个习题记为，中的第个知识点记为；且源领域集合S与目标领域T之间的习题不相同；利用式1得到源领域集合和目标领域之间的重叠学生集合，并将中第个学生记为： 1定义源领域上的预训练数据集为三元组集合，其中，中的任意一个三元组表示对的答题结果，若，表示正确回答，，表示其他情况；从中随机抽取一定比例学生所对应的答题数据作为微调数据集；其中，中的任意一个三元组表示对的答题结果，若，表示正确回答，，表示其他情况；将上习题与知识点的关系矩阵记为，其中，令中第行向量表示与上每个知识点的相关关系，其中，1或0分别表示与相关或不相关；表示中的习题数量，表示中的知识点数量；将上习题与知识点的关系矩阵记为，其中，令中第行向量表示与上每个知识点的相关关系，其中，1或0分别表示与相关或不相关；表示中的习题数量，表示中的知识点数量；步骤2、构建带有软提示的源领域认知诊断模型，并对在上的原始嵌入和的原始嵌入进行处理，得到在上对的预测答题结果，从而构建二分类交叉熵损失，用于训练所述源领域认知诊断模型，并得到在任一源领域上的最优个性化提示和中所有习题的最优共享提示最优；步骤3、构建带有软提示的目标领域认知诊断模型，并对和进行处理，得到在上对的预测答题结果，从而构建在上对的二分类交叉熵损失，用于训练目标领域认知诊断模型，以实现学生的练习推荐和知识追踪。

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百度查询： 合肥工业大学 一种基于提示技术的跨领域认知诊断方法