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

Inventor： 张维 ,  罗佩华 ,  易宝林 ,  王胜明 ,  宋玲玲 ,  李志新 ,  龚中伟

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/025 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

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。

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

Inventor： 张维 ,  宋玲玲 ,  王胜明 ,  易宝林 ,  罗佩华 ,  胡森 ,  李盼盼

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。

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

Inventor： 张维 ,  宋玲玲 ,  易宝林 ,  王胜明 ,  罗佩华 ,  龚中伟 ,  李志新

IPC: G06Q50/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092

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。