發(fā)布時間：2021-01-13 10:06

　　如何對在線教育過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行處理是一個熱點問題。利用機(jī)器學(xué)習(xí)工具對在線教育中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并發(fā)現(xiàn)有價值的信息是處理這一問題的根本目的。使用傳統(tǒng)的思路進(jìn)行認(rèn)知層面的研究一直以來是教育學(xué)科的研究問題,但是隨著在線教育的興起,利用計算機(jī)處理大量數(shù)據(jù)成為必要的需求。機(jī)器學(xué)習(xí)處理大批量的數(shù)據(jù)的一個有力工具是深度學(xué)習(xí),這種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)由于使用多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和非線性激勵,使得它可以用來模擬非線性結(jié)構(gòu)。結(jié)合對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之后得到的記憶網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生狀態(tài)和題目信息進(jìn)行存儲,使一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與記憶矩陣結(jié)合的深度學(xué)習(xí)模型能夠很好地對學(xué)生學(xué)習(xí)的過程進(jìn)行模擬,并使用預(yù)測作答的正確與否進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行實時建�；蛘咭龑�(dǎo)性的推薦是一個具有很強的實用性的技術(shù)。在已有的國內(nèi)外研究中,研究人員已經(jīng)提出過一些利用深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)建立學(xué)生模擬的方法。早期的研究利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)建立深度知識追蹤模型;后續(xù)研究模型DKVMN擴(kuò)展了模型的記憶功能提高了預(yù)測性能;最新的研究模型有從增加解釋性的方面進(jìn)行改進(jìn)的查詢結(jié)構(gòu)模型KQN和基于圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行知識追蹤的深度學(xué)習(xí)模型GKT... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

assist2009 數(shù)據(jù)集圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-38-顯聚類的結(jié)果，圖中不包含邊的方向。5.1.4聚類內(nèi)部的結(jié)構(gòu)研究顯然，類的內(nèi)部問題之間的關(guān)系比類之間的關(guān)系更有意義。所以本文可以對有向圖進(jìn)行拆分。按照上文中聚類的關(guān)系，研究每一類內(nèi)部的含義。圖5-4synthetic有向圖的聚類舉例圖5-4是synthetic有向圖中的一個聚類。此圖為整體圖的一個子圖。可以由此圖概括出一個拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述這7個問題之間的關(guān)系。例如問題3可以視作問題5和問題29的前置問題，可以理解為問題3是否正確回答，會影響到問題5和問題29的正確回答概率。問題29被4個其他問題作為被影響問題概念，同時顯示問題29不影響其他問題。根據(jù)圖的精簡原則，如果A是B的前提條件，B是C的前提條件，可以簡化圖的結(jié)構(gòu)，認(rèn)為這一子圖所有問題都直接或間接影響問題29。這里沒有表示出節(jié)點間權(quán)重的大校但是在圖的生成過程中，已經(jīng)設(shè)置了一個閾值用來精簡圖的結(jié)構(gòu)了。在多次試驗中發(fā)現(xiàn)，針對這一數(shù)據(jù)集，設(shè)置閾值為0.03可以得到一個結(jié)構(gòu)較好，內(nèi)容比較完善的圖。因為問題之間關(guān)系是由條件概率來表述，具體方式是對于一個訓(xùn)練之后的模型，時間步1時問題i的回答結(jié)果為正確時，問題j正確的概率記錄為條件概率。歸一化之后記錄為兩個節(jié)點之間的距離。在實驗的過程中，發(fā)現(xiàn)兩個距離表述的關(guān)系可以用兩個距離之間的較大的一個代替。因為在應(yīng)用中不會實際利用一個雙向的邊。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-39-a)聚類1b)聚類2c)聚類3d)聚類4圖5-5synthetic數(shù)據(jù)集聚類內(nèi)部有向圖圖5-5為synthetic有向圖的其他聚類有向圖。利用這種方法，可以得到問題的簡單聚類結(jié)果與聚類內(nèi)部所有問題的拓?fù)潢P(guān)系。利用這種局部的關(guān)系，可以構(gòu)建一個基于圖結(jié)構(gòu)的知識概念追蹤模型。相比于之前使用的DKT，DKVMN等模型，可以認(rèn)為該方法利用圖作為一個已知條件，問題之間的關(guān)系作為已知因素�？梢愿鞔_地描述隱藏之間的交互方式，改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型缺乏解釋性的問題。5.1.5圖結(jié)構(gòu)的合理性驗證和交互過程可視化a)三個節(jié)點的有向圖b)三個節(jié)點的狀態(tài)圖5-6有向圖的部分與交互過程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于隱含知識點和加權(quán)矩陣分解的習(xí)題推薦算法研究[D]. 亢文英.西北大學(xué) 2019



本文編號：2974690