智能批閱是智慧教育的一個重要研究內(nèi)容,包括自動評分和自動反饋兩個子任務(wù)。自動評分是指對于學生答案通過訓練好的語言模型給出分數(shù);自動反饋則是要指出學生答案的錯誤點并且提出修改意見。自動反饋旨在提高學習效率,降低學習成本,同時反饋結(jié)果更加理性,不受個人情感的影響。本文在回顧國內(nèi)外自動反饋的歷史發(fā)展基礎(chǔ)上,分析了現(xiàn)有技術(shù)的不足,針對數(shù)學簡答題自動反饋問題,從文本分類和圖譜構(gòu)建兩個角度進行研究。主要工作及研究成果如下:(1)基于文本分類的數(shù)學簡答題自動反饋方法研究。分別使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和膠囊網(wǎng)絡(luò)進行學生答案分類,其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層和池化層抽取學生答案特點,而膠囊網(wǎng)絡(luò)以神經(jīng)元向量代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN模型中的單個神經(jīng)元節(jié)點,并通過動態(tài)路由和靜態(tài)路由兩種方式去訓練這種全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上,通過分析每個類型答案的特點設(shè)定了反饋模板,不同類型的答案采取不同的方法填充反饋模板。實驗結(jié)果表明膠囊網(wǎng)絡(luò)相對于CNN有3%到8.3%的提升,總體上能達到83.3%以上的準確率。(2)基于知識圖譜的數(shù)學簡答題自動反饋方法研究。首先構(gòu)建了初中數(shù)學概念知識圖譜,該圖譜通過正則表達式抽取教材中的數(shù)學概念及屬性作為...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 任務(wù)描述與相關(guān)數(shù)據(jù)介紹
    2.1 任務(wù)描述
    2.2 數(shù)據(jù)集介紹
    2.3 數(shù)據(jù)預處理
        2.3.1 數(shù)據(jù)集標注
        2.3.2 反饋模板
        2.3.3 概念庫
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于文本分類的數(shù)學簡答題自動反饋
    3.1 基于文本分類的答案類型確定
        3.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.2 膠囊網(wǎng)絡(luò)
    3.2 基于規(guī)則及機器學習的反饋模板填充
    3.3 實驗結(jié)果及分析
        3.3.1 對比實驗
        3.3.2 實驗參數(shù)設(shè)置
        3.3.3 實驗結(jié)果
        3.3.4 結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于知識圖譜的數(shù)學簡答題自動反饋
    4.1 概念知識圖譜的構(gòu)建
        4.1.1 實體抽取
        4.1.2 實體間關(guān)系確定
        4.1.3 圖譜的可視化
    4.2 基于實體間關(guān)系的自動反饋
    4.3 實驗結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 數(shù)學簡答題自動反饋系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)分析
    5.2 系統(tǒng)設(shè)計
    5.3 系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.3.1 開發(fā)環(huán)境
        5.3.2 系統(tǒng)運行
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果
致謝
個人簡況及聯(lián)系方式



本文編號：3838365