公开(公告)号：CN114238431A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111367618.8

申请日：2021-11-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 魏昕 ,  孙诗云 ,  李欣雨 ,  周亮

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/26 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了面向个性化学习的在线教育资源推荐方法，包括如下步骤：(1)采集学生观看教育视频的学习行为记录；(2)基于教育心理学的知识计算学生学习能力，根据学生学习教育视频数量与学习能力，用聚类方法对学生群体进行分类；(3)提取教育视频的属性并计算难度，形成教育视频的特征向量；(4)以教育视频的特征向量为输入，利用LinUCB算法为学生提供合适难度的教育视频，形成最终的推荐列表。本发明基于LinUCB算法提出了面向个性化学习的在线教育资源推荐方案，提高了计算速度和计算资源的利用率；根据学生各自的学习能力，结合注意力机制设计个性化探索系数，实现了自适应的个性化探索机制。

公开(公告)号：CN114238431B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202111367618.8

申请日：2021-11-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 魏昕 ,  孙诗云 ,  李欣雨 ,  周亮

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/26 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了面向个性化学习的在线教育资源推荐方法，包括如下步骤：(1)采集学生观看教育视频的学习行为记录；(2)基于教育心理学的知识计算学生学习能力，根据学生学习教育视频数量与学习能力，用聚类方法对学生群体进行分类；(3)提取教育视频的属性并计算难度，形成教育视频的特征向量；(4)以教育视频的特征向量为输入，利用LinUCB算法为学生提供合适难度的教育视频，形成最终的推荐列表。本发明基于LinUCB算法提出了面向个性化学习的在线教育资源推荐方案，提高了计算速度和计算资源的利用率；根据学生各自的学习能力，结合注意力机制设计个性化探索系数，实现了自适应的个性化探索机制。

公开(公告)号：CN117494059A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311495480.9

申请日：2023-11-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 魏昕 ,  缪子竹 ,  李欣雨 ,  孙诗云 ,  周亮 ,  叶蕾

IPC: G06F18/26 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力知识追踪的学习路径推荐方法，该方法同时考虑知识水平与知识结构对路径质量的影响，主要分为知识追踪、搜索空间优化与学习路径推荐三个部分。首先通过学习者的历史练习数据来训练知识追踪模型，并融入了注意力机制以精确预测学习者的知识水平变化。其次，基于知识结构在知识图谱中选取与上一步所学知识点相关联的知识点作为推荐候选集，优化学习路径推荐算法的搜索空间。最后，利用训练好的知识追踪模型预测学习者对候选集中知识点的掌握水平，将其作为多种约束规则的重要评判标准，从可解释性、合理性、有效性三个层面推出下一步推荐的知识点，最终形成动态的学习路径。