公开(公告)号：CN112508334A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011233044.0

申请日：2020-11-06

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 王志锋 ,  余新国 ,  左明章 ,  叶俊民 ,  张思 ,  闵秋莎 ,  罗恒 ,  夏丹 ,  姚璜 ,  杨洋

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/04 ,  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。

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

Inventor： 王志锋 ,  余新国 ,  左明章 ,  叶俊民 ,  张思 ,  闵秋莎 ,  罗恒 ,  夏丹 ,  姚璜 ,  杨洋

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。