公开(公告)号：CN119248979A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411303622.1

申请日：2024-09-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李巍海 ,  马盛文 ,  韩晓飞 ,  陈静 ,  俎云霄 ,  张洪光

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/906 ,  G06N3/092 ,  G06Q50/20 ,  G06F18/20 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法，所述方法包括：建立Transformer模型预测学习者对电路原理课程知识的掌握情况，建立Mamba模型预测下一步学习者应当学习的知识点；建立可信的习题难度评价模型计算每道习题的难度系数，其中使用五点归因法对不同类型的电路原理习题进行赋值并分类；建立电路原理习题推荐的马尔可夫决策过程模型，使用深度强化学习算法生成推荐最优电路原理习题集合，根据学习者的学习情况定制习题的解题指导提示词，调用大模型接口生成推荐习题的解题指导。采用本发明的方法能够有效地根据学习者的学习情况定制化推荐电路原理习题的解题指导提纲。