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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118333163A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410308763.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提出了一种新的基于知识点间相互作用和学习遗忘的追踪预测方法和系统，包括：构建包含多种关系的知识结构；实现特征嵌入；建模空间方面的知识点间多种相互作用；建模时间方面的学习遗忘作用；预测学生未来答题表现。本发明利用门控图神经网络模型、时间序列建模等技术方法，对图知识追踪模型进行改进，系统地建模影响学习者知识掌握水平的空间因素和时间因素，能够预测学习者答题情况，并为理解学习者知识状态提供可信服解释。
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公开(公告)号：CN116861358A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310417907.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明中的基于BP神经网络与多源数据融合的计算思维评测方法，融合了多源计算思维测评数据，基于聚类算法构建二级指标和一级指标，通过标准化后的计算思维测评数据作为输入构建具有自反馈调节的BP神经网络，用于将收集于多种途径的计算思维测评数据融合，解决无标签数据集下，计算思维能力评测问题，可以屏蔽测评数据的多源异构特征，以预测学习者计算思维能力。
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公开(公告)号：CN118313457A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410317491.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/2113
Abstract: 本发明提出了一种新的基于答题状态和多维项目反应理论的知识追踪方法和系统，包括：(1)建模学生知识状态；(2)建模学生答题状态；(3)预测学生答题表现。本发明利用门控循环神经网络、多头注意力机制、多维项目反应理论等技术方法，系统地对学生历史练习交互数据进行分析，将答题状态融入以知识状态为核心的知识追踪建模中，同时结合多维项目反应理论的可解释优势，以提升学生表现预测的精确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN119693194A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411620983.9
申请日：2024-11-14
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提出了一种新的基于双态联合交互机制的知识追踪方法和系统，包括：（1）建模学生知识状态；（2）建模学生应试心理状态；（3）构建静态联合交互机制；（4）构建强化学习增强的动态联合交互机制。本发明利用多头注意机制、强化学习等技术方法，将学生应试心理状态融入以知识状态为核心的基于深度学习的知识追踪模型中，并构建知识状态与应试心理状态之间的复杂交互作用，旨在提升现有基于深度学习的知识追踪模型的预测精准性和可解释性。
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公开(公告)号：CN116975558A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310780976.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明中的基于多维项目反应理论的计算思维测评方法，基于多维项目反应理论对答题数据进行分析处理，计算被试者的计算思维水平，按照预设的形式展示不同的所述m维能力向量条件下被试者的计算思维能力测评结果。可以评估个体在计算思维方面的能力水平，帮助个体发现自身在计算思维方面的优势和不足，进而制定适当的学习和提高计算思维能力的策略。
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