【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识追踪方法，尤其涉及一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法。
技术介绍
1、知识追踪的目的是观察、表征和量化学生的知识状态，例如对教材所蕴含的技能的掌握程度，传统知识追踪研究最初采用贝叶斯定理进行模型设计，代表模型为标准贝叶斯知识追踪，bkt使用概率图形模型如隐马尔可夫模型和贝叶斯网络，跟踪学生在练习技能时知识状态的变化，但是在使用知识追踪方法时，大多数模型仅在干净的学习数据上进行训练和测试，不能真实地反映学生的实际学习情况，且往往相对独立地处理每个知识点，而忽视了知识点之间的潜在联系。
技术实现思路
1、为了克服在使用知识追踪方法时，大多数模型仅在干净的学习数据上进行训练和测试，不能真实地反映学生的实际学习情况，且往往相对独立地处理每个知识点，而忽视了知识点之间的潜在联系的问题。
2、本专利技术的技术方案为：一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，包括有以下方法：
3、s11:生成与原始问题相对应的对抗性问题序列；
4、s12:...
【技术保护点】
1.一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，包括有以下方法：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在生成对抗性问题序列时，包括有以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在动态更新学生的知识状态时，包括有以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在对问题概念间的局部特征进行提取时，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，包括有以下方法：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在生成对抗性问题序列时，包括有以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在动态更新学生的知识状态时，包括有以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在对问题概念间的局部特征进行提取时，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在将问题文本转换成嵌入向量时，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于数据增强卷积记忆网络的知识追踪方法，其特征在于：在计算问题的相似度分数时...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏庆，陈佳欣，黄鸿林，乔倩，卢致晖，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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