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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的知识追踪方法MFKT，属于知识追踪领域，本发明研究了两种行为特征尝试次数和提示次数以及两种时间特征响应时间和间隔时间对学习者知识状态的影响。步骤包括：首先使用行为模块提取关键学习行为特征。将提取的学习行为特征与时间特征输入到学习模块，以研究它们对学习者知识获取的影响。然后结合遗忘因素与知识获取，全面更新知识状态的变化。最后结合下一时刻的试题输出预测结果。本发明在公开数据集上的实验结果表明，通过引入多个特征使得知识状态的变化更合理，且预测性能上优于现有的模型，同时保证了模型的可解释性。
主权项：1.一种基于多特征融合的知识追踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：对原始数据集进行预处理，过滤掉缺失的数据，确定要使用的特征；步骤2：将所述步骤1中的确定要使用的特征进行向量化表示，方便输入到模型并且进行训练；步骤3：将试题-知识点-响应时间-响应作为基本的交互元素，对以上的元素进行向量化表示后进行特征融合；步骤4：设计学习模块，分析学习过程中试题尝试次数和获取提示次数对于学习者知识状态的影响，提取学习行为特征；步骤5：将提取的行为特征输入到学习模块来综合衡量结合时间特征对于知识获取的影响；步骤6：考虑学习过程中的遗忘，设计一个遗忘模块，模拟学习者的遗忘过程；步骤7：设计预测模块，将更新后的知识状态结合下一时刻的试题输入到预测模块，得到预测结果；步骤8：使用交叉熵对数损失对提出的一种基于多特征融合的知识追踪方法进行训练并进行性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于多特征融合的知识追踪方法
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