基于动态神经网络的知识追踪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于动态神经网络的知识追踪方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取在线学习平台数据，去除数据中学生回答问题的无效记录，保留有效记录，得到数据集；将所述数据集输入到训练好的动态神经网络中，输入的习题为q<subgt;t</subgt;，输入为长度为Q的向量，只有q<subgt;t</subgt;对应位置为1，其他的位置均为0，设计一个向量嵌入矩阵A，大小为Q×d<subgt;k</subgt;，d<subgt;k</subgt;为每个概念的维度，当输入习题时，用q<subgt;t</subgt;×A得到一个维度为d<subgt;k</subgt;的向量k<subgt;t</subgt;，再使用向量k<subgt;t</subgt;计算输入习题与知识点之间的权重w<subgt;t</subgt;；根据输入习题与知识点之间的权重w<subgt;t</subgt;、知识点状态矩阵和知识点交互矩阵H计算学生对习题的掌握程度；根据学生对习题的掌握程度、权重矩阵和偏置量b<subgt;1</subgt;计算学生答对习题的概率，更好的模拟现实生活中学生的学习情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机，具体涉及一种基于动态神经网络的知识追踪方法及系统。

技术介绍

1、随着互联网的普及，越来越多的人选择在线学习，并随之涌现出诸如udacity，coursera，edx，khan，tedtalks，学堂在线等众多在线学习平台。据统计，仅麻省理工和哈佛大学从2012年10月至2018年5月在edx上就有563万学习者注册了共1267次课程。这些在线学习平台的发展得益于智能导师系统(its)，该系统可以模拟人类导师的行为，从而帮助和引导学习者完成教学任务，不受时间和地点的限制。尽管its因其便利性吸引了众多研究者的关注。

2、知识追踪的目标是根据学习者过去的练习成绩来追踪他们的知识状态，是在线平台里面的一项重要人物，基于知识状态，its可以提供个性化的学习服务，如协作学习分组、习题推荐、课程推荐等。此外，知识追踪可以根据学生的知识状态为学生适当的调整学习顺序，学生可以意识到自己的学习状态，并把精力投入到自己的薄弱的知识点上，从而提高学习效率。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，所述动态神经网络基于动态键值记忆网络模型，训练动态神经网络包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，知识点矩阵Dk用于存储所有习题所包含的知识点，大小为N×dk，dk为每个概念的维度；知识状态矩阵来存储学生的知识状态，大小为N×dv，N代表知识点的个数，dv为每个知识点状态的维度；通过下式计算知识点矩阵每一行对每一行的余弦相似度：

4.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的知识...

【技术特征摘要】

1.一种基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，所述动态神经网络基于动态键值记忆网络模型，训练动态神经网络包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，知识点矩阵dk用于存储所有习题所包含的知识点，大小为n×dk，dk为每个概念的维度；知识状态矩阵来存储学生的知识状态，大小为n×dv，n代表知识点的个数，dv为每个知识点状态的维度；通过下式计算知识点矩阵每一行对每一行的余弦相似度：

4.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，计算输入练习与概念之间的权重，具体如下：

5.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的知识追踪方法，其特征在于，计算学生对习题的掌握程度具体如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：任美睿，弋韦坡，郭龙江，张换纯，刘勇，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：