基于多因素知识追踪的试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于智能教育,知识追踪,多因素,键值对记忆网络,试题推荐的论文, 主要内容为互联网技术突飞猛进的发展拓宽了智能教育平台的发展模式,课堂教育使学生可以在不受时间与地点的限制下畅游知识的海洋。除此外,学生亦可从海量历史学习数据中挖掘所需信息,为学生和老师的个性化教学提供便利,提高了学生的学习效率。以往的推荐算法做了很多尝试,通过为学生推荐试题不断巩固学习成果,让学生更好地规划下一步学习方法,提高自己的学习效率。尽管现有的试题推荐算法在一定程度上可以为学生推荐试题,但仍然具有一定的局限性。一方面协同过滤算法通过寻找相似用户和试题进行试题推荐,忽略了学生对知识的掌握状态,难以根据学生对知识的掌握程度向学生推荐合适难度的试题;另一方面知识建模的方法从学生的个人水平出发,大多数情况下忽略了相似学生的特征。针对以上问题,本文提出一种结合多因素知识追踪模型和协同过滤方法的个性化试题推荐方法,既考虑到学生个人的知识水平也考虑到相似学生的知识水平。主要思想如下:(1)多因素知识追踪模型(Multiple Factors Knowledge Tracing,MFKT)结合影响学生掌握知识的多因素:试题的知识关联和试题的知识难度更新学生对知识的熟练程度,运用动态键值对记忆网络动态更新学生对每个知识概念的掌握程度,再运用长短期记忆网络得到遗忘处理后的知识水平矩阵,从而对学生的知识水平进行建模。(2)结合协同过滤算法,通过学生的知识水平向量得到相似学生的知识水平矩阵,根据学生对知识的掌握程度确定试题的难度范围,从而为学生推荐相应难度范围的试题。(3)结合对系统的需求分析,设计并实现了基于多因素知识追踪的试题推荐系统。此系统分为学生端和教师端,学生端功能包括模考、错题记录、知识掌握可视化和试题推荐等,教师端有科目管理、试卷管理功能等。考虑到系统高效率的运行,分别进行前端和后端的设计。采用Vue框架展示前端功能,运用Spring Boot+My Batis框架进行后端的功能设计。
基于多因素知识追踪的试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于智能教育,知识追踪,多因素,键值对记忆网络,试题推荐的论文, 主要内容为互联网技术突飞猛进的发展拓宽了智能教育平台的发展模式,课堂教育使学生可以在不受时间与地点的限制下畅游知识的海洋。除此外,学生亦可从海量历史学习数据中挖掘所需信息,为学生和老师的个性化教学提供便利,提高了学生的学习效率。以往的推荐算法做了很多尝试,通过为学生推荐试题不断巩固学习成果,让学生更好地规划下一步学习方法,提高自己的学习效率。尽管现有的试题推荐算法在一定程度上可以为学生推荐试题,但仍然具有一定的局限性。一方面协同过滤算法通过寻找相似用户和试题进行试题推荐,忽略了学生对知识的掌握状态,难以根据学生对知识的掌握程度向学生推荐合适难度的试题;另一方面知识建模的方法从学生的个人水平出发,大多数情况下忽略了相似学生的特征。针对以上问题,本文提出一种结合多因素知识追踪模型和协同过滤方法的个性化试题推荐方法,既考虑到学生个人的知识水平也考虑到相似学生的知识水平。主要思想如下:(1)多因素知识追踪模型(Multiple Factors Knowledge Tracing,MFKT)结合影响学生掌握知识的多因素:试题的知识关联和试题的知识难度更新学生对知识的熟练程度,运用动态键值对记忆网络动态更新学生对每个知识概念的掌握程度,再运用长短期记忆网络得到遗忘处理后的知识水平矩阵,从而对学生的知识水平进行建模。(2)结合协同过滤算法,通过学生的知识水平向量得到相似学生的知识水平矩阵,根据学生对知识的掌握程度确定试题的难度范围,从而为学生推荐相应难度范围的试题。(3)结合对系统的需求分析,设计并实现了基于多因素知识追踪的试题推荐系统。此系统分为学生端和教师端,学生端功能包括模考、错题记录、知识掌握可视化和试题推荐等,教师端有科目管理、试卷管理功能等。考虑到系统高效率的运行,分别进行前端和后端的设计。采用Vue框架展示前端功能,运用Spring Boot+My Batis框架进行后端的功能设计。
基于多因素知识追踪的试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于智能教育,知识追踪,多因素,键值对记忆网络,试题推荐的论文, 主要内容为互联网技术突飞猛进的发展拓宽了智能教育平台的发展模式,课堂教育使学生可以在不受时间与地点的限制下畅游知识的海洋。除此外,学生亦可从海量历史学习数据中挖掘所需信息,为学生和老师的个性化教学提供便利,提高了学生的学习效率。以往的推荐算法做了很多尝试,通过为学生推荐试题不断巩固学习成果,让学生更好地规划下一步学习方法,提高自己的学习效率。尽管现有的试题推荐算法在一定程度上可以为学生推荐试题,但仍然具有一定的局限性。一方面协同过滤算法通过寻找相似用户和试题进行试题推荐,忽略了学生对知识的掌握状态,难以根据学生对知识的掌握程度向学生推荐合适难度的试题;另一方面知识建模的方法从学生的个人水平出发,大多数情况下忽略了相似学生的特征。针对以上问题,本文提出一种结合多因素知识追踪模型和协同过滤方法的个性化试题推荐方法,既考虑到学生个人的知识水平也考虑到相似学生的知识水平。主要思想如下:(1)多因素知识追踪模型(Multiple Factors Knowledge Tracing,MFKT)结合影响学生掌握知识的多因素:试题的知识关联和试题的知识难度更新学生对知识的熟练程度,运用动态键值对记忆网络动态更新学生对每个知识概念的掌握程度,再运用长短期记忆网络得到遗忘处理后的知识水平矩阵,从而对学生的知识水平进行建模。(2)结合协同过滤算法,通过学生的知识水平向量得到相似学生的知识水平矩阵,根据学生对知识的掌握程度确定试题的难度范围,从而为学生推荐相应难度范围的试题。(3)结合对系统的需求分析,设计并实现了基于多因素知识追踪的试题推荐系统。此系统分为学生端和教师端,学生端功能包括模考、错题记录、知识掌握可视化和试题推荐等,教师端有科目管理、试卷管理功能等。考虑到系统高效率的运行,分别进行前端和后端的设计。采用Vue框架展示前端功能,运用Spring Boot+My Batis框架进行后端的功能设计。
基于多因素知识追踪的试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于智能教育,知识追踪,多因素,键值对记忆网络,试题推荐的论文, 主要内容为互联网技术突飞猛进的发展拓宽了智能教育平台的发展模式,课堂教育使学生可以在不受时间与地点的限制下畅游知识的海洋。除此外,学生亦可从海量历史学习数据中挖掘所需信息,为学生和老师的个性化教学提供便利,提高了学生的学习效率。以往的推荐算法做了很多尝试,通过为学生推荐试题不断巩固学习成果,让学生更好地规划下一步学习方法,提高自己的学习效率。尽管现有的试题推荐算法在一定程度上可以为学生推荐试题,但仍然具有一定的局限性。一方面协同过滤算法通过寻找相似用户和试题进行试题推荐,忽略了学生对知识的掌握状态,难以根据学生对知识的掌握程度向学生推荐合适难度的试题;另一方面知识建模的方法从学生的个人水平出发,大多数情况下忽略了相似学生的特征。针对以上问题,本文提出一种结合多因素知识追踪模型和协同过滤方法的个性化试题推荐方法,既考虑到学生个人的知识水平也考虑到相似学生的知识水平。主要思想如下:(1)多因素知识追踪模型(Multiple Factors Knowledge Tracing,MFKT)结合影响学生掌握知识的多因素:试题的知识关联和试题的知识难度更新学生对知识的熟练程度,运用动态键值对记忆网络动态更新学生对每个知识概念的掌握程度,再运用长短期记忆网络得到遗忘处理后的知识水平矩阵,从而对学生的知识水平进行建模。(2)结合协同过滤算法,通过学生的知识水平向量得到相似学生的知识水平矩阵,根据学生对知识的掌握程度确定试题的难度范围,从而为学生推荐相应难度范围的试题。(3)结合对系统的需求分析,设计并实现了基于多因素知识追踪的试题推荐系统。此系统分为学生端和教师端,学生端功能包括模考、错题记录、知识掌握可视化和试题推荐等,教师端有科目管理、试卷管理功能等。考虑到系统高效率的运行,分别进行前端和后端的设计。采用Vue框架展示前端功能,运用Spring Boot+My Batis框架进行后端的功能设计。
基于多因素知识追踪的试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于智能教育,知识追踪,多因素,键值对记忆网络,试题推荐的论文, 主要内容为互联网技术突飞猛进的发展拓宽了智能教育平台的发展模式,课堂教育使学生可以在不受时间与地点的限制下畅游知识的海洋。除此外,学生亦可从海量历史学习数据中挖掘所需信息,为学生和老师的个性化教学提供便利,提高了学生的学习效率。以往的推荐算法做了很多尝试,通过为学生推荐试题不断巩固学习成果,让学生更好地规划下一步学习方法,提高自己的学习效率。尽管现有的试题推荐算法在一定程度上可以为学生推荐试题,但仍然具有一定的局限性。一方面协同过滤算法通过寻找相似用户和试题进行试题推荐,忽略了学生对知识的掌握状态,难以根据学生对知识的掌握程度向学生推荐合适难度的试题;另一方面知识建模的方法从学生的个人水平出发,大多数情况下忽略了相似学生的特征。针对以上问题,本文提出一种结合多因素知识追踪模型和协同过滤方法的个性化试题推荐方法,既考虑到学生个人的知识水平也考虑到相似学生的知识水平。主要思想如下:(1)多因素知识追踪模型(Multiple Factors Knowledge Tracing,MFKT)结合影响学生掌握知识的多因素:试题的知识关联和试题的知识难度更新学生对知识的熟练程度,运用动态键值对记忆网络动态更新学生对每个知识概念的掌握程度,再运用长短期记忆网络得到遗忘处理后的知识水平矩阵,从而对学生的知识水平进行建模。(2)结合协同过滤算法,通过学生的知识水平向量得到相似学生的知识水平矩阵,根据学生对知识的掌握程度确定试题的难度范围,从而为学生推荐相应难度范围的试题。(3)结合对系统的需求分析,设计并实现了基于多因素知识追踪的试题推荐系统。此系统分为学生端和教师端,学生端功能包括模考、错题记录、知识掌握可视化和试题推荐等,教师端有科目管理、试卷管理功能等。考虑到系统高效率的运行,分别进行前端和后端的设计。采用Vue框架展示前端功能,运用Spring Boot+My Batis框架进行后端的功能设计。
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