公开(公告)号：CN116361744A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310343439.3

申请日：2023-03-29

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 王志锋 ,  李璐瑶 ,  曾春艳 ,  左明章 ,  罗恒 ,  董石 ,  田元 ,  陈迪 ,  闵秋莎 ,  夏丹

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明属于智能学习评价技术领域，公开了一种面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法及系统，收集数据并基于试题知识认知张量TKC进行多维特征提取，生成作答特征原始四元组；设置超参数，将原始四元组处理成等长的数据格式，对不同维度的作答特征分别编码后融合嵌入，得到分层次地嵌入表示；基于Slip Gate、Guess Gate、Level Gate和Output Gate四种门结构构造认知追踪单元，构建融合门结构的深度认知追踪模型；追踪并输出不同时刻学习者对每个知识点的认知层级，预测学习者在知识点上的未来作答表现。本发明促进学习者个性化学习，有助于从客观和主观两种意义上建模学习者的认知水平变化过程。

公开(公告)号：CN115545155A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211150608.3

申请日：2022-09-21

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 王志锋 ,  李璐瑶 ,  左明章 ,  王继新 ,  罗恒 ,  闵秋莎 ,  董石 ,  田元 ,  夏丹 ,  龙陶陶

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种多层级智能认知追踪方法、系统、可存储介质及终端，方法包括：引入布鲁姆认知领域教育目标分类，构建试题知识认知张量TKC，收集学习者的学习资源和作答数据，生成学习者时序作答对序列；引入多分属性认知诊断方法，结合深层神经网络，构建认知层级挖掘模型；对学习者的认知层级挖掘结果进行排序与编码后得到深层表征特征，结合自注意力机制，构建多层级智能认知追踪模型，进一步预测学习者在试题上的作答表现。本发明有利于准确、精细地对学习者整体知识结构和具体层级水平进行建模，从而促进学习者个性化学习，为在线学习平台中学习者的认知状态与层级水平的挖掘和追踪提供新思路。