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发明公开
一种基于分层细化LSTM网络的知识追踪方法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN114385801A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202111617839.6

申请日：2021-12-27

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 董永峰 , 黄港 , 齐巧玲 , 李林昊 , 李英双

IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明针对现有深度学习方法模型的不足，提出了一种基于分层细化LSTM网络的知识追踪方法及系统，属于知识追踪技术领域，该方法包括：构件深度追踪知识模型：通过初步学习层、双层注意力层、深入学习层的层次化过程，在学生学习的过程中得到学生的知识掌握情况；学生知识掌握情况融合自注意力机制作为LSTM网络的输入，计算得到学生的最终知识掌握情况；基于学生的最终知识掌握情况预测学生回答问题是否正确。本发明提高了知识追踪的性能，同时在一定程度上提供了可解释性，可以更好的帮助学习者的制定个性化计划。

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