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申请/专利权人：浙江师范大学
申请日：2024-12-19
公开（公告）日：2025-01-14
公开（公告）号：CN119311809A
专利技术分类：...查询公式[2019.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于超图神经网络和情感感知的知识追踪方法及系统，属于知识追踪领域。本发明的方法首先获取由学生账户的练习数据组成的练习数据集，然后将练习数据中习题与知识点之间的关系转换为矩阵表示，构建习题‑知识点关联矩阵，基于习题‑知识点关联矩阵将学生账户的练习数据构成习题‑知识点超图，构建包含超图神经网络、情感感知模块以及预测模块的知识追踪模型并进行训练，将待进行知识追踪的练习数据输入至训练好的知识追踪模型中，输出学生对下一习题答题结果的预测值。本发明的方法通过超图结构与情感因素的结合，获取学生在不同情感状态的知识掌握情况，提高知识追踪的预测性能，对智能导学系统精准化、个性化发展具有重要意义。
专利权项：1.一种基于超图神经网络和情感感知的知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从教育平台或智能辅导系统中获取带有真实情感状态标签的练习数据集或者不带有真实情感状态标签的练习数据集，两种练习数据集均由学生账户的练习数据组成，每个练习数据包含习题、真实答题结果、习题中包含的知识点以及完成习题的尝试次数；S2：将练习数据中习题与知识点之间的关系转换为矩阵表示，构建习题-知识点关联矩阵；S3：基于习题-知识点关联矩阵将学生账户的练习数据构成习题-知识点超图，习题-知识点超图中的每个节点为练习数据中的每个习题，习题-知识点超图中两个或多个节点之间的知识点超边为练习数据中的每个知识点；S4：构建包含超图神经网络、情感感知模块以及预测模块的知识追踪模型，将一种练习数据集以及习题-知识点超图作为输入，训练知识追踪模型；S5：将学生账户待进行知识追踪的练习数据输入至训练好的知识追踪模型中，输出学生对下一习题答题结果的预测值，并按照预设方式推送至教育平台或智能辅导系统的用户界面中。
百度查询： 浙江师范大学 基于超图神经网络和情感感知的知识追踪方法及系统
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