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申请/专利权人：天津大学合肥创新发展研究院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和知识追踪的自适应学习环境生成方法，包括以下步骤：步骤1、获取目标学生的学习数据；步骤2、生成深度学习模型，对所述深度学习模型进行训练；步骤3、将步骤1得到的学习数据输入至步骤2训练好的深度学习模型中，由训练好的深度学习模型输出生成针对目标学生的个性化学习环境。
主权项：1.一种基于深度学习和知识追踪的自适应学习环境生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取目标学生的学习数据，所述学习数据包括目标学生的学习成绩、学习过程、学习行为相关数据；步骤2、利用学习成绩、学习过程、学习行为等数据对所述深度学习模型进行训练，使用LSTM网络对输入序列进行编码，以捕获序列信息并解决长期依赖问题。利用GRU网络捕获上下文信息，以补充自注意力层可能忽略的上下文相关性，使用特征融合来自适应地学习上下文特征和全局特征的权值，结合融合后的特征和当前习题的嵌入表示，使用全连接层预测学习者对下一个问题的回答概率，结合题库中试题的标签，采用交叉熵损失函数来训练模型，最小化预测输出和真实标签之间的差异。提供与学习者兴趣和需求相匹配的学习资源，如视频、文章、习题等。使深度学习模型具备生成个性化学习环境的能力；步骤3、将步骤1得到的学习数据输入至步骤2训练好的深度学习模型中，由训练好的深度学习模型输出生成针对目标学生的个性化学习环境，所述个性化学习环境包括个性化的学习内容、个性化的学习方式、个性化的学习节奏。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学合肥创新发展研究院 一种基于深度学习和知识追踪的自适应学习环境生成方法
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