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基于认知诊断与XGBoost的学生表现预测研究
被引量：
2
1
作者
秦亚杰
刘梦赤
+1 位作者
胡婕
冯嘉美
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期55-64,共10页
针对认知诊断方法未考虑学生的答题共性和矩阵分解方法未考虑学生知识点掌握个性的问题,提出一种结合认知诊断与XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的学生表现预测方法(PRNCD-XGBoost):首先,根据试题中知识点之间的共现关系探索知识点...
针对认知诊断方法未考虑学生的答题共性和矩阵分解方法未考虑学生知识点掌握个性的问题,提出一种结合认知诊断与XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的学生表现预测方法(PRNCD-XGBoost):首先,根据试题中知识点之间的共现关系探索知识点之间的相似性,并结合试题-知识点二分图挖掘试题中各知识点所占权重,从而进行认知诊断;然后,用认知诊断阶段的预测结果对历史得分矩阵进行填充;最后,采用非负矩阵分解方法提取出包含认知诊断因素的学生答题共性特征进行得分预测。并在ASSISTments2009和ASSISTments2017数据集上,将PRNCD-XGBoost方法与PMF、NeuralCD、PR-NCD、NMF-XGBoost、MNMF-XGBoost等方法进行对比实验。实验结果表明:PRNCD-XGBoost方法在学生表现预测方面具有更高的预测精确度。
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关键词
认知诊断
矩阵分解
XGBoost算法
学生表现预测
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职称材料
题名
基于认知诊断与XGBoost的学生表现预测研究
被引量：
2
1
作者
秦亚杰
刘梦赤
胡婕
冯嘉美
机构
华南师范大学计算机学院
湖北大学计算机与信息工程学院
出处
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期55-64,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61672389)
广州市大数据智能教育重点实验室(201905010009)。
文摘
针对认知诊断方法未考虑学生的答题共性和矩阵分解方法未考虑学生知识点掌握个性的问题,提出一种结合认知诊断与XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的学生表现预测方法(PRNCD-XGBoost):首先,根据试题中知识点之间的共现关系探索知识点之间的相似性,并结合试题-知识点二分图挖掘试题中各知识点所占权重,从而进行认知诊断;然后,用认知诊断阶段的预测结果对历史得分矩阵进行填充;最后,采用非负矩阵分解方法提取出包含认知诊断因素的学生答题共性特征进行得分预测。并在ASSISTments2009和ASSISTments2017数据集上,将PRNCD-XGBoost方法与PMF、NeuralCD、PR-NCD、NMF-XGBoost、MNMF-XGBoost等方法进行对比实验。实验结果表明:PRNCD-XGBoost方法在学生表现预测方面具有更高的预测精确度。
关键词
认知诊断
矩阵分解
XGBoost算法
学生表现预测
Keywords
cognitive diagnosis
matrix factorization
XGBoost algorithm
student performance prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于认知诊断与XGBoost的学生表现预测研究
秦亚杰
刘梦赤
胡婕
冯嘉美
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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