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公开(公告)号：CN112529155B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011418200.0
申请日：2020-12-07
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06Q50/20
Abstract: 本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种动态知识掌握建模方法、建模系统、存储介质及处理终端，构建学习过程中影响学习者知识掌握状态及表现的学习资源画像指标和学习者画像指标；从在线学习平台中采集包含相应的学习者行为数据以及数字学习资源特征的数据集；对构建的学习资源画像指标和学习者画像指标进行学习者信息融合量化处理，得到浅层学习特征；利用堆叠自编码器对得到的浅层学习特征进行深度表征及融合，构建深度学习者特征；构建基于记忆与遗忘因素结合的动态知识掌握模型。本发明有利于提高学习者表现的预测精度，也为动态知识掌握建模领域发展提供了新的思路，助力该领域发展。
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公开(公告)号：CN112508334B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202011233044.0
申请日：2020-11-06
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能教育技术领域，公开了一种融合认知特性及试题文本信息的个性化组卷方法及系统，首先利用认知诊断模型预测学习者在特定试题上基于认知水平的得分；然后利用循环神经网络模型预测学习者在特定试题上的基于文本信息的得分；然后基于得到的学习者基于认知水平、基于文本信息的预测得分构建概率矩阵分解目标函数，预测学习者在特定试题上的潜在得分；最后利用估计的学习者知识掌握向量与学习者增量知识掌握向量，计算KL散度，结合学习者在试题上的潜在得分，选取让学习者知识掌握趋势增加，且难度合适的试题组成个性化测试的试卷。本发明可根据测验目标与试题难度自定义组卷结果，极大增加了学习者自主学习的效率。
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公开(公告)号：CN112182485B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202011002274.6
申请日：2020-09-22
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明属于在线教育领域，公开了一种基于演化博弈的在线知识共享动态奖励方法，包括根据学习者的知识共享记录信息，获得学习者的信誉值；针对每一位学习者，根据该学习者设定的趋同条件信息、该学习者的信誉值、其他学习者的信誉值，筛选出作为该学习者博弈对象的邻居学习者的集合；定义博弈策略和收益矩阵，确定动态奖励函数；在每一轮博弈中，计算每个学习者的学习收益值；针对每一位学习者，筛选出候选学习对象的集合；通过赌轮盘算法和费米动力学规则进行策略更新；根据更新的策略计算得到动态奖励值，在线学习平台根据动态奖励值对进行知识共享的学习者奖励。本发明在给予学习者激励的基础上能够尽量地减少平台的开销。
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公开(公告)号：CN114844789B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210416538.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 华中师范大学
IPC: H04L41/142 , G06Q10/0639 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于信息资源共享技术领域，公开了一种基于演化博弈模型的社区知识共享评估方法。本发明通过引入群体信任值作为信息资源共享的关键影响因素，在此基础上构建演化博弈模型，评估群体信任值影响下在线学习社区的知识共享，提升在线学习社区中知识共享水平，促进在线学习社区与用户协同发展。
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公开(公告)号：CN114925218A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210570329.6
申请日：2022-05-24
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种基于自适应图的学习者知识认知结构动态挖掘方法，包括：构建在知识点集合上的初始知识点结构图；对初始的知识点集合上的初始知识点结构图进行更新；确定时序学习过程中学习者的状态动态变化；基于学习者在当前知识点上的状态变化计算得到学习者在与当前知识点相关联的知识点上的状态变化情况；更新学习者的知识状态；并根据更新后的学习者知识状态预测学习者下一时刻的作答结果。本发明能够同时考虑到学习者在学习过程中知识认知情况随时间的变化、学习者知识认知情况在知识结构图上的空间效应，完善知识认知结构分析模型，具有更高的准确性以及更好的解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112182485A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011002274.6
申请日：2020-09-22
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明属于在线教育领域，公开了一种基于演化博弈的在线知识共享动态奖励方法，包括根据学习者的知识共享记录信息，获得学习者的信誉值；针对每一位学习者，根据该学习者设定的趋同条件信息、该学习者的信誉值、其他学习者的信誉值，筛选出作为该学习者博弈对象的邻居学习者的集合；定义博弈策略和收益矩阵，确定动态奖励函数；在每一轮博弈中，计算每个学习者的学习收益值；针对每一位学习者，筛选出候选学习对象的集合；通过赌轮盘算法和费米动力学规则进行策略更新；根据更新的策略计算得到动态奖励值，在线学习平台根据动态奖励值对进行知识共享的学习者奖励。本发明在给予学习者激励的基础上能够尽量地减少平台的开销。
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公开(公告)号：CN117609945A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311601536.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种顾及空间和频谱的多源脑间同步信息融合方法及系统，包括：构建实现多人协作行为分类的脑间同步信息融合模型，在脑电特征表征方面，既考虑了不同频域的信息，又考虑了空间上的相关性；在数据融合方面，通过图卷积和图池化，考虑各个通道之间的特征和其拓扑结构，抓住了脑电数据中的空间依赖关系，而且通过BiGRU增强了模型在频域变换中提取特征的能力，此外通过TFN模块进一步提升了小组协作下整体的脑电特征的表达能力和区分度。本发明通过阶段性的特征融合，关注不同层次和尺度的脑电信息，能够提取更具有表达能力和鲁棒性的脑电特征。
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公开(公告)号：CN113724096B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110942467.8
申请日：2021-08-17
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明属于信息资源共享技术领域，公开了一种基于公共品演化博弈模型的群体知识共享方法。本发明基于在线学习社区的特征构建群体知识共享对应的公共品演化博弈模型，结合粒子群优化算法，根据用户的行为特性将用户的策略连续化，调整用户的记忆系数和模仿系数，以动态调整用户的共享策略，能够提高群体共享水平，使得社区能够达到高共享水平稳态，从而促使社区长期稳定的发展。
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公开(公告)号：CN114844789A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210416538.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 华中师范大学
IPC: H04L41/142 , G06Q10/06 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于信息资源共享技术领域，公开了一种基于演化博弈模型的社区知识共享评估方法。本发明通过引入群体信任值作为信息资源共享的关键影响因素，在此基础上构建演化博弈模型，评估群体信任值影响下在线学习社区的知识共享，提升在线学习社区中知识共享水平，促进在线学习社区与用户协同发展。
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公开(公告)号：CN114091657A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111386905.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种基于多任务框架的智能学习状态追踪方法、系统及应用，采集学习者的外在学习行为特征、学习资源特征以及潜在能力特征，并进行预处理操作，获得包含先验信息的学习特征；然后构建多个堆叠的卷积神经网络对学习特征进行深度表示学习，控制学习者的遗忘情况，构建深层学习特征；再进行深浅特征融合，引入双向循环神经网络，构建基于长时序依赖的智能学习状态追踪模型；最后对学习者的学习状态进行量化及预测，并构造损失函数进行多任务训练。本发明有利于提高知识追踪模型在预测学习者学习状态方面的预测性能，而且拓展了知识追踪模型的预测领域和教育应用领域，推动了个性化教育、智慧教育的发展。
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