【摘 要】
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在线个性化学习系统能够根据学生的学习历史,为学生提供个性化的学习资源,辅助学生高效学习.要提供精准的个性化诊断报告和个性化资源推荐,首先要对学生进行学业能力评估,其
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,科大讯飞股份有限公司,大数据分析与应用安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672483和61572030),国家基础研究发展(973计划)(2015CB351705).
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在线个性化学习系统能够根据学生的学习历史,为学生提供个性化的学习资源,辅助学生高效学习.要提供精准的个性化诊断报告和个性化资源推荐,首先要对学生进行学业能力评估,其中一个基础性任务为得分预测.对于得分预测任务,现有的研究和方法存在如下不足:①不能充分利用大数据提升预测精度,②无法解决实际应用场景中常见的冷启动问题,③预测结果不可解释.为此提出并实现了一种基于知识图谱的自编码模型(knowledge-awareauto-encodermodel,KAEM)用于学生得分预测.首先介绍了含有教育专家先验知识的一
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