【摘 要】
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认知追踪是一种动态的学习主体建模技术,已被广泛应用于智能教育领域。随着以深度学习为代表的新一代人工智能技术的迅猛发展,基于深度学习的认知追踪——深度认知追踪成为当前智能教育领域的研究热点。针对现有的深度认知追踪方法普遍只利用单个时间步信息来引导模型拟合学习者的行为数据,容易导致因模型监督信号不足而难以挖掘复杂行为背后蕴含的稳定性因素这一问题,文章提出一种基于多阶拟合机制的深度认知追踪方法。该方法通过融合多个邻接时间步的信息来增强模型监督信号,并设计了相应的权重规则和去重规则,以减少远距离、冗余性信息带来的
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目“面向启发式教学的智能课堂编排模型与方法研究”(项目编号:20YJC880083),国家自然科学基金青年项目“课堂环境下基于多传感信息的学习注意力识别研究”(项目编号:61807012),华中师范大学中央高校基本科研业务费项目“智能课堂共享调节学习多模态感知与融合计算研究”(项目编号:CCNU20ZN007)资助。
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认知追踪是一种动态的学习主体建模技术,已被广泛应用于智能教育领域。随着以深度学习为代表的新一代人工智能技术的迅猛发展,基于深度学习的认知追踪——深度认知追踪成为当前智能教育领域的研究热点。针对现有的深度认知追踪方法普遍只利用单个时间步信息来引导模型拟合学习者的行为数据,容易导致因模型监督信号不足而难以挖掘复杂行为背后蕴含的稳定性因素这一问题,文章提出一种基于多阶拟合机制的深度认知追踪方法。该方法通过融合多个邻接时间步的信息来增强模型监督信号,并设计了相应的权重规则和去重规则,以减少远距离、冗余性信息带来的
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