个性化教学系统中学生学业能力模型构建的研究与应用

发布时间：2022-01-12 22:58

　　随着我国教育信息化的不断深入,个性化教学系统得到了快速的发展。该类系统通过对海量学生学业数据的收集,一方面给学生提供个性化的诊断报告,推荐有针对性的学习资源,以提升学生的学习效率;另一方面辅助老师更科学的做教学决策,以提升老师的教学效率。如何对学生学业能力进行准确的建模,是该类系统所面临的首要和基础性任务。随着人工智能及大数据技术在诸如医疗、金融、城市管理等行业领域中的成功应用,交叉领域的研究方法也出现在新兴的教育领域的学生学业能力模型构建任务上。然而,针对这个任务会面临如下挑战:首先,学生学业数据往往是极度稀疏的,建模方法能够利用的学业信息十分有限;其次,模型需要具有领域解释性,而传统机器学习模型在实际的个性化教学系统中发挥的作用有限;最后,为了提升模型构建质量,如何将更多的跨学科知识融合到模型中是一个难点。本文将围绕个性化教学系统中的学生学业能力模型构建任务进行深入的研究和讨论,主要贡献如下所述。第一,本文提出了一种融合试题题面的学生学业能力模型构建方法。预测学生在试题上的得分的精度是衡量学生学业能力模型好坏的一个重要指标。针对得分预测任务,已有的建模方式要么只用了学生答题日志,要... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：141 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１．２得分矩阵局部示例??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｈｅ?ｐａｒｔ?ｏｆ?ｒｅｃｏｒｄ?ｍａｔｒｉｘ??

从信度、效度等方面对试题质量进行表征［６９］，用知识点、考查方式笠对试题的内??容进行表征。就试题内容表征而言，大部分的己有研究都是用人工标注的方式将??题目映射到知识点空间［７ｆｌｉ，如图１．３。然而，将试题用人Ｔ：知识点表示仃明显的??缺陷：首先，人工标注门槛高，耗时耗力；其次，人工标注ｔ观性强，容易造成??标注标准＋—致；最后，知识点粒度太粗，冋样一个知识点，题目的考查方式存??在多样性。Ｗ此这种试题表示方式会带来极大的噪音和信息丢失。此外，题目间??的深层联系，如题目间学顺序的拓扑关系［７１１，对学生学业能力的建模也有极大??１０??

图１．４本文研究内容框架??Ｆｉｇ．?１．４?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｃｏｎｔｅｎｔ?ｉｎ?ｔｈｉｓ?ｐａｐｅｒ??本文的研究内容框架见图１．４，本文从不同的应用问题出发，以多种角度研??究如何构建学生学业能力模型。首先，面对通用得分预测场景，本文提出了一利１??融合试题题ｆｉｎ的学生学业能力校喂构建框架，极大的提几ｆ学生学业能力模耶构??建的精准度；接着，面对基于图谱的个性化学习场虽，本文提出丫?－种基ｒ知识??图谱的学生学业能力模型构建方案，在个性化学习任务中具有极高的可解释性；??最后，面向教育领域新兴的分层教学模式，本文提出了一种创新的字典学习方法，??该方法能够从大量学生日志中挖掘出典型学生模板，用于学＿化学业能力校型的构??建。接下来我们对各个研究内容分别做阐述：??第二章为融合试题题面的学生学业能力模型构达。如前文所述：优秀的学生??学业能力模型需要具备得分预测能力，学生学业能力模型的一个重要评价指标即??为得分预测的粘度。为／进？步提ＪＫＭ？：学业能力模型构建的准确性和鲁棒性

【参考文献】：
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本文编号：3585608