一种基于AKT的知识追踪模型制造技术

本发明专利技术公开了一种基于AKT的知识追踪模型，其主要包括：首先，对学生数据进行数据清洗；接下来，通过人工或是半自动的方式构建一个包含所有考察知识点的知识图谱；然后基于知识图谱，对知识点进行分组，再计算学生对每组知识点的掌握程度，接着再根据掌握程度，对学生就行分组。然后，使用自注意力模型AKT对所有组别学生的学习过程，分别进行建模；最后，在预测成绩时，先根据往期测试成绩对学生就行分类，再使用对应分组的训练参数对学生进行成绩预测。本发明专利技术致力于引入知识图谱作为先验条件来提高知识追踪模型的性能。

【技术实现步骤摘要】

(一)本专利技术涉及机器学习，深度学习及数据挖掘等，具体是一种以akt模型为基础的知识追踪模型。

技术介绍

0、(二)
技术介绍

1、随着“互联网+”的潮流，“互联网+教育”作为互联网科技与教育领域相结合的新形式，其凭借着资源共享、交互性、个性化等特点受到广泛认可。作为“互联网+教育”的产物，线上教育也得到了发展。线上教育凭借其不受时间、空间限制的特点，成为高校、中小学、各个教育机构的主要教学方式。通过在线教育，学生可以用更低的成本去加入名师的课堂，接受更好的教育。但是在学生享受这种便利的服务的同时，也会随之产生问题。一个老师可能同时面对着成千上万的学生，并不能像线下面授一样去了解每一个学生的学习状况并且加以针对性的辅导，无法对学习进度落后的学生进行督促。

2、知识追踪的目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型，来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律，从而提供个性化的指导，达到人工智能辅助教育的目的。由于知识追踪技术可以使得在线教育中帮助学生查漏补缺，从而提高学生的学习效果，因此为学生提供知识追踪技术是非本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.本专利技术公开了一种基于AKT的知识追踪模型，其主要包括：首先，对学生数据进行数据清洗；接下来，通过人工或是半自动的方式构建一个包含所有考察知识点的知识图谱；然后基于知识图谱，对知识点进行分组，再计算学生对每组知识点的掌握程度，接着再根据掌握程度，对学生就行分组。然后，使用自注意力模型AKT对所有组别学生的学习过程，分别进行建模；最后，在预测成绩时，先根据往期测试成绩对学生就行分类，再使用对应分组的训练参数对学生进行成绩预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于AKT的知识追踪模型，其特征在于：在模型的选择方面，使用单调注意力机制来总结学生在过去一定时间尺度上的表现，以提高...

【技术特征摘要】

1.本发明公开了一种基于akt的知识追踪模型，其主要包括：首先，对学生数据进行数据清洗；接下来，通过人工或是半自动的方式构建一个包含所有考察知识点的知识图谱；然后基于知识图谱，对知识点进行分组，再计算学生对每组知识点的掌握程度，接着再根据掌握程度，对学生就行分组。然后，使用自注意力模型akt对所有组别学生的学习过程，分别进行建模；最后，在预测成绩时，先根据往期测试成绩对学生就行分类，再使用对应分组的训练参数对学生进行成绩预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于akt的知识追踪模型，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋跃，常亮，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：