【摘 要】
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知识追踪的目的是通过分析学习活动来量化学生掌握知识的能力,进而为每个学生提供更具有针对性的训练。伴随时间的推移,系统中记录的学习数据的数据量不断增加。如何充分利用这些数据,为学生提供个性化教育是目前教育数据挖掘领域的一个重要研究方向。现有的知识追踪模型大多只考虑学生练习相关的知识点和作答结果,并未充分利用数据集中其他数据。为解决上述问题,提出了一种融合多特征的知识追踪模型(deep knowledge tracing with multiple features, DKTwMF)。该模型首先利用邻域互信息
【基金项目】
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国家科技重大专项项目(2017ZX06002005)。
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知识追踪的目的是通过分析学习活动来量化学生掌握知识的能力,进而为每个学生提供更具有针对性的训练。伴随时间的推移,系统中记录的学习数据的数据量不断增加。如何充分利用这些数据,为学生提供个性化教育是目前教育数据挖掘领域的一个重要研究方向。现有的知识追踪模型大多只考虑学生练习相关的知识点和作答结果,并未充分利用数据集中其他数据。为解决上述问题,提出了一种融合多特征的知识追踪模型(deep knowledge tracing with multiple features, DKTwMF)。该模型首先利用邻域互信息
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