基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法技术

一种基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，由数据集预处理、构建多因素交互网络、训练多因素交互网络、验证多因素交互网络、测试多因素交互网络步骤组成。本发明专利技术采用多因素交互网络，嵌入学习者个性化特征的同时，使用个性化情感特征提取模块，深入分析不同学习情感特征之间的复杂交互关系，提取影响学习效果的关键情感特征，实现了学习情感特征增强的学习效果评估。本发明专利技术与现有的学习效果评估模型相比，具有较好的学习效果评估性能和较高的习题回答预测准确率，评估结果可解释性较强，可用于学习效果评估和个性化学业干预。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于学习效果评估与人工智能，具体涉及到学生学习效果评估与个性化干预。

技术介绍

1、学习效果评估是一项旨在通过量化手段评估学习者在教育过程中对教育目标达成情况的活动。其核心目标是通过系统收集与分析证据，为教育决策提供科学、客观的依据，进而保障和促进学习者的全面发展。

2、目前，主流的学习效果评估研究受到传统评价理念的影响，侧重于以认知水平为核心的评价指标，并根据学习者的习题回答情况进行评价分析。此类研究围绕习题、学生与知识三个核心因素及其相互作用，发展形成了一系列学习效果评估模型，如项目反应理论(irt,item response theory)、矩阵分解(mf,matrix factorization)、神经认知诊断模型(neuralcd,neural cognitive diagnosis)等。尽管认知水平是学习效果评估中最为直观的表现，但现有模型多从认知特征的单一视角出发，过度简化了学生的个体特征，未充分考虑学生差异性特征对学习效果评估的影响。在面对习题响应完全一致的学生群体时，由于此类模型重点关注学生与知识的交互结果，忽视了学本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，其特征在于由下述步骤组成：

2.根据权利要求1所述的基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，其特征在于：在步骤(2)构建多因素交互网络中，所述的情感与认知特征嵌入模块由学习情感特征嵌入层与认知特征编码层并联构成；所述的学习情感特征嵌入层的构建方法如下：

3.根据权利要求1所述的基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，其特征在于：在步骤(2)构建多因素交互网络中，所述的个性化情感特征提取模块由自注意力层与层归一化串联构成。

4.根据权利要求1所述的基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方...

【技术特征摘要】

1.一种基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，其特征在于由下述步骤组成：

2.根据权利要求1所述的基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，其特征在于：在步骤(2)构建多因素交互网络中，所述的情感与认知特征嵌入模块由学习情感特征嵌入层与认知特征编码层并联构成；所述的学习情感特征嵌入层的构建方法如下：

3.根据权利要求1所述的基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，其特征在于：在步骤(2)构建多因素交互网络中，所述的个性化情感特征提取模块由自注意力层与层归一化串联构成。

4.根据权利要求1所述的基于学习情感嵌入的多因素交互学习效果评估方法，其特征在于：在步骤(2)构建多因素交互网络中，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨红红，刘泓希，王赛，江露，吴晓军，张玉梅，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：