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基金项目:
国家自然科学基金资助项目(61872168)；江苏省教育科学“十四五”规划课题(D/2021/01/112)
分类号:
TP391
DOI:
10.16355/j.tyut.1007-9432.2023BD008
期刊号:
2024, 55(01)
收稿日期:
2023-08-30
修回日期:
2023-10-20
摘要:
【目的】 为了充分利用交互记录中的学习和遗忘特征，提出了一种基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型(MFKT).该模型考虑了学习过程中的学习和遗忘两种行为。【方法】 首先，从交互记录中提取学习和遗忘两大特征，然后将提取到的学习特征通过标量交叉方式嵌入记忆网络，同时将遗忘特征通过向量组合的方式嵌入，用于增强其对于学生答题序列的学习能力。此外，还考虑到了不同学生回答完成后的知识增长差异，在原先记忆网络的基础上增加了一个知识增长层，用于计算学生答题得到的知识增长。【结果】 通过在公开数据集上的实验表明，MFKT更加符合学生的真实学习规律，能够实现对学生知识状态更加精准的追踪。
关键字:
智慧教育；知识追踪；特征提取；动态键值记忆网络；学习与遗忘