本文關(guān)鍵詞：基于認(rèn)知診斷的教育輔助技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著信息技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,各種各樣的智能教輔平臺(tái)迅速發(fā)展并吸引了大量的用戶(hù),逐漸成為了學(xué)習(xí)者進(jìn)行知識(shí)構(gòu)建和協(xié)作學(xué)習(xí)的主流學(xué)習(xí)環(huán)境。與傳統(tǒng)教育相比,智能教輔系統(tǒng)打破了時(shí)間和空間的限制,因此具有自主性、開(kāi)放性的特點(diǎn),提高了學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)的效率。但是由于智能教輔系統(tǒng)的實(shí)質(zhì)還是以資源為主的知識(shí)灌輸式的教學(xué)方式,面臨著不能因材施教、靈活性差、對(duì)邊緣學(xué)生關(guān)注不夠等問(wèn)題和挑戰(zhàn)。因此,如何通過(guò)加深學(xué)生對(duì)自身知識(shí)結(jié)構(gòu)的了解、提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)積極性來(lái)促進(jìn)學(xué)生的學(xué)業(yè)水平提升,是當(dāng)前亟需解決的重要問(wèn)題�；诓粩喾e累的教育數(shù)據(jù),通過(guò)教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)教學(xué)進(jìn)行輔助已經(jīng)變成了當(dāng)前教育發(fā)展的必然趨勢(shì)。來(lái)自教育領(lǐng)域和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的學(xué)者們已經(jīng)開(kāi)展了諸多針對(duì)教育輔助技術(shù)的研究。然而,目前的教育輔助技術(shù)尚有研究和改進(jìn)的空間。首先,在學(xué)生建模方面,已有的認(rèn)知診斷模型不能對(duì)學(xué)生在每項(xiàng)技能的掌握情況給出概率化的估計(jì),不能為學(xué)生提供更為詳細(xì)的反饋信息和更有價(jià)值的改進(jìn)依據(jù)。其次,以學(xué)生建模為基礎(chǔ)的教育輔助技術(shù)的研宄也存在著巨大的挑戰(zhàn)：一方面,針對(duì)學(xué)生協(xié)同學(xué)習(xí)分組的研究所用特征粒度較粗,分組算法的效率也有待提高；另一方面,針對(duì)學(xué)生成績(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的研究而言,目前學(xué)生表現(xiàn)預(yù)測(cè)問(wèn)題的解決方案無(wú)法保證所用特征和所得模型的可解釋性,極大限制了預(yù)測(cè)模型在教育輔導(dǎo)上的應(yīng)用。因此,針對(duì)以上研究問(wèn)題,本文對(duì)基于認(rèn)知診斷的教育輔助技術(shù)進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容如下：1.提出了一種概率化的學(xué)生認(rèn)知診斷模型SoftDINA,通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的認(rèn)知診斷模型DINA進(jìn)行改進(jìn),可以對(duì)學(xué)生的技能掌握程度進(jìn)行概率化的分析。2.通過(guò)SoftDINA計(jì)算學(xué)生的技能掌握程度作為分組特征,引入教育學(xué)的認(rèn)知診斷理論到協(xié)同學(xué)習(xí)分組問(wèn)題中,提出一種協(xié)同學(xué)習(xí)分組框架。提出了異質(zhì)性和收益最大化的目標(biāo)并設(shè)計(jì)了新的協(xié)同學(xué)習(xí)自動(dòng)分組算法。3.提出了一種基于認(rèn)知診斷理論的學(xué)生成績(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)框架。通過(guò)應(yīng)用認(rèn)知診斷理論、項(xiàng)目反應(yīng)理論得到學(xué)生的綜合能力和各技能掌握程度作為特征,利用數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域多種分類(lèi)模型對(duì)學(xué)生成績(jī)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：教育數(shù)據(jù)挖掘 學(xué)生建模 認(rèn)知診斷 協(xié)同學(xué)習(xí) 趨勢(shì)預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：G434;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究背景11-14
• 1.2.1 教育數(shù)據(jù)挖掘11-12
• 1.2.2 教育輔助算法12-14
• 1.3 研究動(dòng)機(jī)14-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容15
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)15-18
• 第2章 相關(guān)工作概述18-24
• 2.1 引言18
• 2.2 學(xué)生建模與認(rèn)知診斷18-20
• 2.2.1 認(rèn)知診斷理論18-19
• 2.2.2 矩陣分解技術(shù)19-20
• 2.3 基于認(rèn)知診斷的教育輔助技術(shù)20-22
• 2.3.1 協(xié)同學(xué)習(xí)分組20-21
• 2.3.2 學(xué)生表現(xiàn)預(yù)測(cè)21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 第3章 概率化認(rèn)知診斷模型SoftDINA24-32
• 3.1 引言24
• 3.2 學(xué)生概率化認(rèn)知診斷問(wèn)題24-26
• 3.2.1 問(wèn)題描述24-25
• 3.2.2 問(wèn)題形式化定義25-26
• 3.3 問(wèn)題解決方案26-29
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析29-31
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置29-30
• 3.4.2 學(xué)生得分預(yù)測(cè)效果對(duì)比30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 基于認(rèn)知診斷的協(xié)同學(xué)習(xí)分組32-48
• 4.1 引言32-33
• 4.2 協(xié)同學(xué)習(xí)分組問(wèn)題33-34
• 4.2.1 問(wèn)題描述33
• 4.2.2 問(wèn)題形式化定義33-34
• 4.3 問(wèn)題解決方案34-40
• 4.3.1 基于異質(zhì)性的分組35-37
• 4.3.2 基于收益的分組37-40
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-45
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置40-41
• 4.4.2 協(xié)同學(xué)習(xí)分組效果對(duì)比41-45
• 4.5 本章小結(jié)45-48
• 第5章 基于認(rèn)知診斷的學(xué)生成績(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)48-60
• 5.1 引言48-49
• 5.2 學(xué)生成績(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)問(wèn)題49-50
• 5.2.1 問(wèn)題描述49
• 5.2.2 問(wèn)題形式化定義49-50
• 5.3 問(wèn)題解決方案50-53
• 5.3.1 成績(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)所用特征50-52
• 5.3.2 學(xué)生成績(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型52-53
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析53-59
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置53-54
• 5.4.2 成績(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)分析54-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 第6章 總結(jié)及展望60-62
• 6.1 本文總結(jié)60-61
• 6.2 研究展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66-68
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果68

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