公开(公告)号：CN110377707B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN201910676812.0

申请日：2019-07-25

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 刘淇 ,  陈恩红 ,  程松 ,  黄仔 ,  黄振亚 ,  陈玉莹 ,  马海平

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于深度项目反应理论的认知诊断方法，包括：获取学生的历史习题数据；对历史习题数据进行预处理，使用深度学习方法并结合预处理结果对学生和习题数据进行建模，获得学生的潜在特质、以及习题难度和区分度；根据学生的潜在特质、以及习题难度和区分度，利用项目反应理论的二参数模型预测学生在习题上的得分。上述方法可以给学生提供更有效、更详细以及更鲁棒的认知诊断结果。

公开(公告)号：CN110377707A

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201910676812.0

申请日：2019-07-25

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 刘淇 ,  陈恩红 ,  程松 ,  黄仔 ,  黄振亚 ,  陈玉莹 ,  马海平

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于深度项目反应理论的认知诊断方法，包括：获取学生的历史习题数据；对历史习题数据进行预处理，使用深度学习方法并结合预处理结果对学生和习题数据进行建模，获得学生的潜在特质、以及习题难度和区分度；根据学生的潜在特质、以及习题难度和区分度，利用项目反应理论的二参数模型预测学生在习题上的得分。上述方法可以给学生提供更有效、更详细以及更鲁棒的认知诊断结果。

公开(公告)号：CN111444432A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010248722.4

申请日：2020-04-01

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 刘淇 ,  陈恩红 ,  程松 ,  苏喻 ,  佟威

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种领域自适应的深度知识追踪及个性化习题推荐方法，相关知识追踪方法包括：获取学生的历史答题记录数据与相应的习题数据，并划分为源领域和目标领域数据；对于源领域数据，使用深度学习方法训练源领域的知识追踪模型；根据源领域的知识追踪模型，使用迁移学习方法实现源领域到目标领域的迁移，从而实现目标领域数据的知识追踪。该方法运用深度学习和迁移学习的方法，能够将源领域训练好的知识追踪模型迁移到目标领域中去，解决了领域数量多需要训练大量模型的问题，同时也解决了领域数据量少无法训练得到一个可靠知识追踪模型的问题。再配合相应的个性化习题推荐方法，可以给学生推荐合适的练习题，给学生提供个性化的测试方案。