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基于认知诊断的个性化试题推荐方法被引量：89: 1; 作者朱天宇黄振亚 +6 位作者陈恩红刘淇吴润泽吴乐苏喻陈志刚胡国平《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期176-191,共16页; 面向学生的个性化试题推荐是智能教育领域重要的研究课题,现有的试题推荐工作大多采用协同过滤的方法或基于认知诊断的方法.然而,协同过滤的试题推荐方法往往忽略了学生的学习状态(知识点掌握情况);基于认知诊断的方法只能建模单个学生... 展开更多; 关键词协同过滤个性化试题推荐概率矩阵分解认知诊断知识点掌握; 在线阅读下载PDF 职称材料

反馈式个性化试题推荐方法被引量：6: 2; 作者万永权燕彩蓉 +1 位作者朱明苏厚勤《计算机应用与软件》北大核心 2018年第7期81-84,90,共5页; 面向学生的试题推荐是个性化在线教育领域重要的研究课题,现有的试题推荐方法忽视了难度和认知层次的区分。通过从难度、认知层次、题型和考核的知识点对试题属性进行标准化,以及定义难度能力矩阵和认知能力矩阵来评价学生的能力,提出... 展开更多; 关键词个性化在线教育试题推荐难度认知层次反馈; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于协同过滤和认知诊断的试题推荐方法被引量：12: 3; 作者齐斌邹红霞 +1 位作者王宇李冀兴《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期235-240,共6页; 智能教育中,试题推荐方法是数据挖掘在教育测量领域的新运用,是自适应测试的智能化和个性化程度的重要体现,目前主流的试题推荐方法有两类,分别是协同过滤试题推荐方法和认知诊断试题推荐方法,前者忽略了独立个体的知识属性,后者缺乏对... 展开更多; 关键词协同过滤认知诊断试题推荐认知诊断模型信息量数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度自编码器和二次协同过滤的个性化试题推荐方法被引量：10: 4; 作者熊慧君宋一凡 +1 位作者张鹏刘立波《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期172-177,共6页; 个性化试题推荐是实现高效学习的有效途径,帮助学生从“题海战术”中解脱出来,对实现适应性教学、促进教育公平具有重要意义。但目前个性化试题推荐方法大多是基于协同过滤进行试题层面的个性化推荐,没有聚焦到知识点层面,存在推荐试题... 展开更多; 关键词个性化学习试题推荐协同过滤深度学习自编码器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多模态语义分析的试题推荐方法被引量：3: 5; 作者王士进汪成成 +2 位作者张丹魏思王渊《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期165-172,共8页; 在教育场景下,教育资源推荐是一项关键且基础的任务,教育资源呈现出显著的多源、异构和多模态特性,给教育资源的理解、应用带来了巨大的挑战。对此,该文提出了一种基于多模态语义分析的试题推荐方法:首先进行多模态教育资源的特征抽取... 展开更多; 关键词教育资源多模态试题推荐; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于认知诊断的个性化试题推荐方法被引量：89: 1; 作者朱天宇黄振亚陈恩红刘淇吴润泽吴乐苏喻陈志刚胡国平; 机构中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥工业大学计算机与信息学院安徽大学计算机科学与技术学院科大讯飞股份有限公司; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期176-191,共16页; 基金国家杰出青年科学基金(61325010) 国家自然科学基金(61403358) +1 种基金安徽省自然科学基金(1408085QF110)资助~~; 文摘面向学生的个性化试题推荐是智能教育领域重要的研究课题,现有的试题推荐工作大多采用协同过滤的方法或基于认知诊断的方法.然而,协同过滤的试题推荐方法往往忽略了学生的学习状态(知识点掌握情况);基于认知诊断的方法只能建模单个学生的学习状态,不能利用相似学生的共性特征.针对以上问题,文中提出一种基于学生知识点掌握程度的协同过滤试题推荐方法.该推荐方法分为3步:第1步结合认知诊断模型,根据学生已有的答题情况和试题知识点的关联对学生的试题掌握水平进行建模;第2步将学生的试题掌握水平用于概率矩阵分解预测学生的答题情况;第3步根据得分预测和试题难度向学生进行相应的试题推荐.该推荐方法同时考虑了被推荐学生学习的个性和群组学生学习的共性,在保证试题推荐解释性的同时提高了试题推荐的可靠性.最后,文中通过大量对比实验证明了该方法在进行学生试题推荐时能够保持精确性和可解释性.; 关键词协同过滤个性化试题推荐概率矩阵分解认知诊断知识点掌握; Keywords collaborative filtering personalized question recommendation probabilistic matrix factorization cognitive diagnosis skill proficiency; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名反馈式个性化试题推荐方法被引量：6: 2; 作者万永权燕彩蓉朱明苏厚勤; 机构上海建桥学院计算机科学与技术系东华大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2018年第7期81-84,90,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61402100); 文摘面向学生的试题推荐是个性化在线教育领域重要的研究课题,现有的试题推荐方法忽视了难度和认知层次的区分。通过从难度、认知层次、题型和考核的知识点对试题属性进行标准化,以及定义难度能力矩阵和认知能力矩阵来评价学生的能力,提出基于内容的试题推荐算法和基于反馈的自适应的难度调整策略。个性化的试题推荐系统框架以及应用表明,该方法能够客观评价学生的能力和试题特性,能根据学生个体差异进行推荐的同时避免教师在试题属性初始设置中的偏差。; 关键词个性化在线教育试题推荐难度认知层次反馈; Keywords Personalized online education Question recommendation Difficulty Cognitive level Feedback; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于协同过滤和认知诊断的试题推荐方法被引量：12: 3; 作者齐斌邹红霞王宇李冀兴; 机构航天工程大学航天信息学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期235-240,共6页; 基金国家863计划项目(2015AAxxx2078) 省部级科技创新工程(ZYX14030011)资助; 文摘智能教育中,试题推荐方法是数据挖掘在教育测量领域的新运用,是自适应测试的智能化和个性化程度的重要体现,目前主流的试题推荐方法有两类,分别是协同过滤试题推荐方法和认知诊断试题推荐方法,前者忽略了独立个体的知识属性,后者缺乏对种群的共性评估。针对上述问题,为提高试题推荐的精确度和效率,综合考虑独立被试者的知识属性和类环境群体的知识共性,文中提出了基于协同过滤和认知诊断的试题推荐方法。首先,设计了基于多级属性评分的认知诊断模型,并利用该模型对被试者的答题情况进行建模;然后,将被试者的知识属性掌握模式用于概率矩阵分解,预测被试者的潜在答题情况;最后,根据信息量指标向被试者动态地推荐合适的试题。试题推荐方法综合考虑了个体的个性特征和群体的共性特征,提高了解释性和可靠性。实验结果表明,相比单协同过滤试题推荐算法和认知诊断选题策略,所提方法的测试效率分别提升了20.35%和2.5%。; 关键词协同过滤认知诊断试题推荐认知诊断模型信息量数据挖掘; Keywords Collaborative filtering Cognitive diagnosis Questions recommendation Cognitive diagnosis model Information value Data mining; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度自编码器和二次协同过滤的个性化试题推荐方法被引量：10: 4; 作者熊慧君宋一凡张鹏刘立波; 机构宁夏大学信息工程学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期172-177,共6页; 基金自然科学基金(61862050) 2018年宁夏回族自治区重点研发项目(2018BBF02006)资助; 文摘个性化试题推荐是实现高效学习的有效途径,帮助学生从“题海战术”中解脱出来,对实现适应性教学、促进教育公平具有重要意义。但目前个性化试题推荐方法大多是基于协同过滤进行试题层面的个性化推荐,没有聚焦到知识点层面,存在推荐试题定位不准确的问题。针对上述问题,对基于深度自编码器和二次协同过滤的个性化试题推荐方法进行了研究。首先考虑到学生对知识点的认知情况进行基于知识点的二次协同过滤试题推荐,然后应用项目反应理论和深度自编码器来预测学生在推荐试题上涉及推荐知识点的得分以及综合得分,最后对预测结果协同判断并控制最终个性化推荐试题的难度,产生最终的推荐试题列表。通过对比实验验证提出的推荐方法的推荐结果相对于传统试题推荐更具个性化和准确性。; 关键词个性化学习试题推荐协同过滤深度学习自编码器; Keywords Personalized learning Personalized question recommendation Collaborative filtering Deep learning Auto encoder; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多模态语义分析的试题推荐方法被引量：3: 5; 作者王士进汪成成张丹魏思王渊; 机构认知智能国家重点实验室科大讯飞华中人工智能研究院; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期165-172,共8页; 基金国家重点研究与发展计划(2022YFC3303504)。; 文摘在教育场景下,教育资源推荐是一项关键且基础的任务,教育资源呈现出显著的多源、异构和多模态特性,给教育资源的理解、应用带来了巨大的挑战。对此,该文提出了一种基于多模态语义分析的试题推荐方法:首先进行多模态教育资源的特征抽取以及不同模态数据之间的语义关联,构建多模态教育资源的理解表示框架;并利用相同领域任务进行多模态视频和试题特征的预训练,进行关联知识建模;最后,利用线上收集的数据进行视频-试题关联特征微调,得到更加鲁棒的特征表示,进行多模态教学视频的相关性试题推荐。在教育领域数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效提升现有方法的效果,具有很好的应用价值。; 关键词教育资源多模态试题推荐; Keywords educational resources multimodal question recommendation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于认知诊断的个性化试题推荐方法	朱天宇黄振亚陈恩红刘淇吴润泽吴乐苏喻陈志刚胡国平	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2017	89	在线阅读下载PDF 职称材料
2	反馈式个性化试题推荐方法	万永权燕彩蓉朱明苏厚勤	《计算机应用与软件》北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于协同过滤和认知诊断的试题推荐方法	齐斌邹红霞王宇李冀兴	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2019	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度自编码器和二次协同过滤的个性化试题推荐方法	熊慧君宋一凡张鹏刘立波	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2019	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多模态语义分析的试题推荐方法	王士进汪成成张丹魏思王渊	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料