基于深度自編碼器和二次協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化試題推薦方法
發(fā)布時(shí)間:2021-02-27 16:47
個(gè)性化試題推薦是實(shí)現(xiàn)高效學(xué)習(xí)的有效途徑,幫助學(xué)生從"題海戰(zhàn)術(shù)"中解脫出來(lái),對(duì)實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性教學(xué)、促進(jìn)教育公平具有重要意義。但目前個(gè)性化試題推薦方法大多是基于協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行試題層面的個(gè)性化推薦,沒(méi)有聚焦到知識(shí)點(diǎn)層面,存在推薦試題定位不準(zhǔn)確的問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,對(duì)基于深度自編碼器和二次協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化試題推薦方法進(jìn)行了研究。首先考慮到學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知情況進(jìn)行基于知識(shí)點(diǎn)的二次協(xié)同過(guò)濾試題推薦,然后應(yīng)用項(xiàng)目反應(yīng)理論和深度自編碼器來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生在推薦試題上涉及推薦知識(shí)點(diǎn)的得分以及綜合得分,最后對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果協(xié)同判斷并控制最終個(gè)性化推薦試題的難度,產(chǎn)生最終的推薦試題列表。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出的推薦方法的推薦結(jié)果相對(duì)于傳統(tǒng)試題推薦更具個(gè)性化和準(zhǔn)確性。
【文章來(lái)源】:計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019,46(S2)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
圖5確定試題推薦列表流程圖實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
sion+Recall(9)其中,TR表示推薦結(jié)果中推薦正確的項(xiàng),FR表示推薦結(jié)果中錯(cuò)誤的項(xiàng),NR表示正確的結(jié)果但是沒(méi)有進(jìn)行推薦。4.2.2平均得分AR試題推薦與傳統(tǒng)的電影推薦或者音樂(lè)推薦并不相同,其本質(zhì)是根據(jù)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的實(shí)際掌握情況進(jìn)行相應(yīng)難度試題的推薦,既不能過(guò)于簡(jiǎn)單也不能過(guò)于困難。所以?xún)H使用傳統(tǒng)基于TOP-N或者評(píng)分預(yù)測(cè)思想進(jìn)行推薦的評(píng)估參數(shù)(準(zhǔn)確率、召回率、F1)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的評(píng)估結(jié)果并不十分全面,因此本文提出了平均得分AR來(lái)作為試題推薦結(jié)果的一個(gè)評(píng)估參數(shù),計(jì)算方式為AR=∑ni=1Rn,其中R是每個(gè)試題的學(xué)生得分,n是推薦試題的數(shù)量。AR表示學(xué)生在推薦試題上的平均得分,若果AR值偏大,則表明推薦試題較為簡(jiǎn)單,無(wú)法達(dá)到練習(xí)的目的;如果AR值偏小,則表明推薦試題難度過(guò)大,學(xué)生正確率偏低。推薦結(jié)果的AR值應(yīng)保持在適當(dāng)范圍內(nèi)。4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,本文引入了以下方法進(jìn)行對(duì)比分析。1)基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾方法。根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄,找出跟學(xué)生表現(xiàn)較好的試題最相似的項(xiàng)目,然后根據(jù)項(xiàng)目的相似分?jǐn)?shù)從高到低進(jìn)行推薦。2)基于KNN推薦方法。通過(guò)學(xué)生的做題記錄,計(jì)算學(xué)生之間的相似度,并根據(jù)最相似的K個(gè)學(xué)生的得分情況預(yù)測(cè)目標(biāo)學(xué)生在試題上的得分情況,并進(jìn)行推薦。3)基于矩陣分解的推薦方法。將學(xué)生與試題得分矩陣Rm×n,分解為學(xué)生矩陣Sm×k和試題矩陣PTn×k,其中學(xué)生矩陣Sm×k表示學(xué)生
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]認(rèn)知診斷評(píng)估對(duì)實(shí)現(xiàn)有效診斷教學(xué)的促進(jìn)作用[J]. 孫琳琳. 世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘. 2018(20)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)研究綜述[J]. 黃立威,江碧濤,呂守業(yè),劉艷博,李德毅. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(07)
[3]智能教育與教育智能化技術(shù)研究[J]. 徐立芳,莫宏偉,李金,梁紅,欒寬. 教育現(xiàn)代化. 2018(03)
[4]教育大數(shù)據(jù)研究綜述[J]. 杜婧敏,方海光,李維楊,仝賽賽. 中國(guó)教育信息化. 2016(19)
[5]錯(cuò)題管理系統(tǒng)中個(gè)性化推薦練習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 王文泉. 中國(guó)教育信息化. 2016(11)
[6]發(fā)展教育大數(shù)據(jù):內(nèi)涵、價(jià)值和挑戰(zhàn)[J]. 楊現(xiàn)民,唐斯斯,李冀紅. 現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究. 2016(01)
[7]基于粒子群優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)資源推薦方法[J]. 楊超. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2014(05)
[8]基于錯(cuò)題庫(kù)的個(gè)性化練習(xí)生成模型研究[J]. 蔣一君,邱飛岳,劉迎春,吳皖贛. 中國(guó)教育信息化. 2011(08)
[9]基于概念圖的教學(xué)內(nèi)容智能調(diào)整模型及算法實(shí)現(xiàn)[J]. 申瑞民,湯軼陽(yáng),韓鵬,楊帆. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2002(05)
本文編號(hào):3054519
【文章來(lái)源】:計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019,46(S2)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
圖5確定試題推薦列表流程圖實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
sion+Recall(9)其中,TR表示推薦結(jié)果中推薦正確的項(xiàng),FR表示推薦結(jié)果中錯(cuò)誤的項(xiàng),NR表示正確的結(jié)果但是沒(méi)有進(jìn)行推薦。4.2.2平均得分AR試題推薦與傳統(tǒng)的電影推薦或者音樂(lè)推薦并不相同,其本質(zhì)是根據(jù)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的實(shí)際掌握情況進(jìn)行相應(yīng)難度試題的推薦,既不能過(guò)于簡(jiǎn)單也不能過(guò)于困難。所以?xún)H使用傳統(tǒng)基于TOP-N或者評(píng)分預(yù)測(cè)思想進(jìn)行推薦的評(píng)估參數(shù)(準(zhǔn)確率、召回率、F1)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的評(píng)估結(jié)果并不十分全面,因此本文提出了平均得分AR來(lái)作為試題推薦結(jié)果的一個(gè)評(píng)估參數(shù),計(jì)算方式為AR=∑ni=1Rn,其中R是每個(gè)試題的學(xué)生得分,n是推薦試題的數(shù)量。AR表示學(xué)生在推薦試題上的平均得分,若果AR值偏大,則表明推薦試題較為簡(jiǎn)單,無(wú)法達(dá)到練習(xí)的目的;如果AR值偏小,則表明推薦試題難度過(guò)大,學(xué)生正確率偏低。推薦結(jié)果的AR值應(yīng)保持在適當(dāng)范圍內(nèi)。4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,本文引入了以下方法進(jìn)行對(duì)比分析。1)基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾方法。根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄,找出跟學(xué)生表現(xiàn)較好的試題最相似的項(xiàng)目,然后根據(jù)項(xiàng)目的相似分?jǐn)?shù)從高到低進(jìn)行推薦。2)基于KNN推薦方法。通過(guò)學(xué)生的做題記錄,計(jì)算學(xué)生之間的相似度,并根據(jù)最相似的K個(gè)學(xué)生的得分情況預(yù)測(cè)目標(biāo)學(xué)生在試題上的得分情況,并進(jìn)行推薦。3)基于矩陣分解的推薦方法。將學(xué)生與試題得分矩陣Rm×n,分解為學(xué)生矩陣Sm×k和試題矩陣PTn×k,其中學(xué)生矩陣Sm×k表示學(xué)生
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]認(rèn)知診斷評(píng)估對(duì)實(shí)現(xiàn)有效診斷教學(xué)的促進(jìn)作用[J]. 孫琳琳. 世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘. 2018(20)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)研究綜述[J]. 黃立威,江碧濤,呂守業(yè),劉艷博,李德毅. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(07)
[3]智能教育與教育智能化技術(shù)研究[J]. 徐立芳,莫宏偉,李金,梁紅,欒寬. 教育現(xiàn)代化. 2018(03)
[4]教育大數(shù)據(jù)研究綜述[J]. 杜婧敏,方海光,李維楊,仝賽賽. 中國(guó)教育信息化. 2016(19)
[5]錯(cuò)題管理系統(tǒng)中個(gè)性化推薦練習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 王文泉. 中國(guó)教育信息化. 2016(11)
[6]發(fā)展教育大數(shù)據(jù):內(nèi)涵、價(jià)值和挑戰(zhàn)[J]. 楊現(xiàn)民,唐斯斯,李冀紅. 現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究. 2016(01)
[7]基于粒子群優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)資源推薦方法[J]. 楊超. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2014(05)
[8]基于錯(cuò)題庫(kù)的個(gè)性化練習(xí)生成模型研究[J]. 蔣一君,邱飛岳,劉迎春,吳皖贛. 中國(guó)教育信息化. 2011(08)
[9]基于概念圖的教學(xué)內(nèi)容智能調(diào)整模型及算法實(shí)現(xiàn)[J]. 申瑞民,湯軼陽(yáng),韓鵬,楊帆. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2002(05)
本文編號(hào):3054519
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