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融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型
被引量：
1
1
作者
刘宇鹏
张雷
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期54-62,共9页
智慧教育是人工智能的重点研究方向,如何利用试题中知识点并对学生的认知过程进行刻画是重中之重。针对认知诊断模型对学生和试题及其交互信息挖掘不充分的问题,文中提出了融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型。该模型根据学生对试题...
智慧教育是人工智能的重点研究方向,如何利用试题中知识点并对学生的认知过程进行刻画是重中之重。针对认知诊断模型对学生和试题及其交互信息挖掘不充分的问题,文中提出了融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型。该模型根据学生对试题和知识点的历史交互,结合知识点难度信息引入遗忘因素,缓解了对学生信息挖掘不充分的问题;通过注意力机制获取试题对知识点的考查重要度信息,缓解了对试题信息挖掘不充分的问题;通过Transformer学习学生与试题间的交互,缓解了学生与试题交互不充分的问题。在经典数据集上的实验结果表明,文中模型在Math1、Math2、Assistment数据集上的准确率Acc、均方根误差RMSE、受试曲线面积AUC值分别为0.716、0.445、0.776、0.725、0.432、0.807、0.741、0.427和0.779,优于现有的其他对比模型,说明了知识重要度和时效性对于认知建模的重要性。
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关键词
认知诊断
注意力机制
转换器
知识点重要度
遗忘信息
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题名
融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型
被引量：
1
1
作者
刘宇鹏
张雷
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期54-62,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62172128,61300115)
中国博士后科学基金资助项目(2014m561331)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521073)。
文摘
智慧教育是人工智能的重点研究方向,如何利用试题中知识点并对学生的认知过程进行刻画是重中之重。针对认知诊断模型对学生和试题及其交互信息挖掘不充分的问题,文中提出了融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型。该模型根据学生对试题和知识点的历史交互,结合知识点难度信息引入遗忘因素,缓解了对学生信息挖掘不充分的问题;通过注意力机制获取试题对知识点的考查重要度信息,缓解了对试题信息挖掘不充分的问题;通过Transformer学习学生与试题间的交互,缓解了学生与试题交互不充分的问题。在经典数据集上的实验结果表明,文中模型在Math1、Math2、Assistment数据集上的准确率Acc、均方根误差RMSE、受试曲线面积AUC值分别为0.716、0.445、0.776、0.725、0.432、0.807、0.741、0.427和0.779,优于现有的其他对比模型,说明了知识重要度和时效性对于认知建模的重要性。
关键词
认知诊断
注意力机制
转换器
知识点重要度
遗忘信息
Keywords
cognitive diagnosis
attention mechanism
transformer
importance of knowledge points
forgetting information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型
刘宇鹏
张雷
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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