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记忆与认知融合的个性化OJ习题推荐方法
被引量：
5
1
作者
金天成
窦亮
+2 位作者
肖春芸
张伟
周爱民
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期103-124,共22页
面对程序设计OJ(Online Judge,在线判题)平台上的大量习题,学生选题时往往带有盲目性,不利于学生快速提高程序设计能力.现有的习题推荐方法往往忽视了认知心理学与学生答题行为的联系,没有充分关注导致学生信息认知过程具有差异性的因...
面对程序设计OJ(Online Judge,在线判题)平台上的大量习题,学生选题时往往带有盲目性,不利于学生快速提高程序设计能力.现有的习题推荐方法往往忽视了认知心理学与学生答题行为的联系,没有充分关注导致学生信息认知过程具有差异性的因素对解题的影响.本文基于认知心理学提出一种记忆与认知融合的OJ习题推荐方法,该方法结合认知心理学中关于工作记忆、长时记忆、外部信息以及非连续性认知发展的工作,通过如下方式考虑这4种因素对学生答题行为的影响:首先,以OJ习题中4个会对学生的工作记忆造成挑战的要素作为习题特征的一部分来辅助推荐方法估计习题的难度,分别为习题描述词数、输入格式词数、输出格式词数和是否为英文题干;然后,使用4个要素(相同知识的学习时间间隔、相同知识的学习次数、学习时间间隔和总体学习次数)建模学生长时记忆的遗忘与学习行为,拟合学生因这两种行为导致的知识状态变化,帮助推荐方法更准确地估计学生的知识点和编程语言掌握程度;接着,将OJ习题加入本文所构造的程序设计领域知识图谱,并在习题与其所考查的知识点之间建立关联,利用知识图谱嵌入方法将习题编码为一个融入了外部知识点相关性信息的向量作为习题的知识点表征,令推荐方法能够处理知识点间复杂多样的关系;最后,提出了2种策略用以指导推荐方法处理非连续性认知发展(指学生的知识状态在某个时间点突然发生较大变化)的情况,提升推荐结果的准确性,第1种策略运用强化学习技术并以推荐方法生成的答题序列与未来真实答题序列的相似度作为奖励,支持推荐方法生成与未来真实答题序列更一致的答题序列,从而使推荐方法在给学生推荐下一道习题时可以考虑学生的知识状态在未来发生的突然变化,第2种策略修改了高效用项集挖掘算法,使其能够通过学生行为挖掘知识点之间的隐式后序关系,帮助推荐方法预测学生在未来突然掌握或关注的知识点.通过在业界知名OJ平台洛谷和CodeForces数据集上的实验,表明该方法相较于目前常见的习题推荐算法具有更高的性能.
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关键词
推荐
系统
认知心理学
强化学习
在线判题系统
工作记忆
长时记忆
非连续性认知发展
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职称材料
面向Online Judge提交日志的用户编程行为可视分析
被引量：
9
2
作者
李德光
李晓辉
+1 位作者
张庆熙
任祯琴
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期1731-1741,共11页
在线判题系统(Online Judge.OJ)提交日志,即用户通过在线评测系统提交程序代码产生的提交记录,包括用户、代码及提交状态等相关信息,反映了用户的在线编程行为.现有的OJ系统通常提供给用户题目列表信息以及用户的实时排名信息,但未对用...
在线判题系统(Online Judge.OJ)提交日志,即用户通过在线评测系统提交程序代码产生的提交记录,包括用户、代码及提交状态等相关信息,反映了用户的在线编程行为.现有的OJ系统通常提供给用户题目列表信息以及用户的实时排名信息,但未对用户的在线编程行为从时序、题目类型、错误类型等维度给出相关可视化信息,从而造成用户不能及时评估自己编程的强项与弱项.为进一步帮助OJ用户及时评估自身编程能力及提高学习效率,基于用户在基本算法、数据结构、搜索、图论、动态规划、数学等解题能力的多维度量化分析,构建用户的编程能力雷达图,实现对用户的编程能力多维可视化;根据模型设计并实现了面向OJ提交日志的个体用户与群体用户编程行为的多维度可视化;最后通过对北京大学在线评测系统的提交日志进行实例分析,实现了个体用户多维度编程能力的实时评估及系统群体用户编程行为的可视分析,同时为编程题目的协同过滤与推荐提供支持.
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关键词
在线判题系统
提交日志
编程能力
雷达图
可视分析
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职称材料
题名
记忆与认知融合的个性化OJ习题推荐方法
被引量：
5
1
作者
金天成
窦亮
肖春芸
张伟
周爱民
机构
华东师范大学上海智能教育研究院
华东师范大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期103-124,共22页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(No.61907015)
上海市科学技术委员会高新技术领域项目(20511102502)资助.
文摘
面对程序设计OJ(Online Judge,在线判题)平台上的大量习题,学生选题时往往带有盲目性,不利于学生快速提高程序设计能力.现有的习题推荐方法往往忽视了认知心理学与学生答题行为的联系,没有充分关注导致学生信息认知过程具有差异性的因素对解题的影响.本文基于认知心理学提出一种记忆与认知融合的OJ习题推荐方法,该方法结合认知心理学中关于工作记忆、长时记忆、外部信息以及非连续性认知发展的工作,通过如下方式考虑这4种因素对学生答题行为的影响:首先,以OJ习题中4个会对学生的工作记忆造成挑战的要素作为习题特征的一部分来辅助推荐方法估计习题的难度,分别为习题描述词数、输入格式词数、输出格式词数和是否为英文题干;然后,使用4个要素(相同知识的学习时间间隔、相同知识的学习次数、学习时间间隔和总体学习次数)建模学生长时记忆的遗忘与学习行为,拟合学生因这两种行为导致的知识状态变化,帮助推荐方法更准确地估计学生的知识点和编程语言掌握程度;接着,将OJ习题加入本文所构造的程序设计领域知识图谱,并在习题与其所考查的知识点之间建立关联,利用知识图谱嵌入方法将习题编码为一个融入了外部知识点相关性信息的向量作为习题的知识点表征,令推荐方法能够处理知识点间复杂多样的关系;最后,提出了2种策略用以指导推荐方法处理非连续性认知发展(指学生的知识状态在某个时间点突然发生较大变化)的情况,提升推荐结果的准确性,第1种策略运用强化学习技术并以推荐方法生成的答题序列与未来真实答题序列的相似度作为奖励,支持推荐方法生成与未来真实答题序列更一致的答题序列,从而使推荐方法在给学生推荐下一道习题时可以考虑学生的知识状态在未来发生的突然变化,第2种策略修改了高效用项集挖掘算法,使其能够通过学生行为挖掘知识点之间的隐式后序关系,帮助推荐方法预测学生在未来突然掌握或关注的知识点.通过在业界知名OJ平台洛谷和CodeForces数据集上的实验,表明该方法相较于目前常见的习题推荐算法具有更高的性能.
关键词
推荐
系统
认知心理学
强化学习
在线判题系统
工作记忆
长时记忆
非连续性认知发展
Keywords
recommender system
cognitive psychology
reinforcement learning
online judge system
working memory
long term memory
discontinuous cognitive development
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
面向Online Judge提交日志的用户编程行为可视分析
被引量：
9
2
作者
李德光
李晓辉
张庆熙
任祯琴
机构
洛阳师范学院信息技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期1731-1741,共11页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(61802162)
河南省科技攻关项目(202102210370).
文摘
在线判题系统(Online Judge.OJ)提交日志,即用户通过在线评测系统提交程序代码产生的提交记录,包括用户、代码及提交状态等相关信息,反映了用户的在线编程行为.现有的OJ系统通常提供给用户题目列表信息以及用户的实时排名信息,但未对用户的在线编程行为从时序、题目类型、错误类型等维度给出相关可视化信息,从而造成用户不能及时评估自己编程的强项与弱项.为进一步帮助OJ用户及时评估自身编程能力及提高学习效率,基于用户在基本算法、数据结构、搜索、图论、动态规划、数学等解题能力的多维度量化分析,构建用户的编程能力雷达图,实现对用户的编程能力多维可视化;根据模型设计并实现了面向OJ提交日志的个体用户与群体用户编程行为的多维度可视化;最后通过对北京大学在线评测系统的提交日志进行实例分析,实现了个体用户多维度编程能力的实时评估及系统群体用户编程行为的可视分析,同时为编程题目的协同过滤与推荐提供支持.
关键词
在线判题系统
提交日志
编程能力
雷达图
可视分析
Keywords
online judge
submission log
programming ability
radar chart
visual analytics
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
记忆与认知融合的个性化OJ习题推荐方法
金天成
窦亮
肖春芸
张伟
周爱民
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向Online Judge提交日志的用户编程行为可视分析
李德光
李晓辉
张庆熙
任祯琴
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
9
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职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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