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基于知識圖譜的個性化習題推薦研究

發(fā)布時間:2024-02-25 20:04
  隨著互聯(lián)網(wǎng)教育事業(yè)的飛速發(fā)展,豐富多樣、個性化的網(wǎng)絡在線習題開始在學習者中普及。目前大多數(shù)在線學習平臺缺乏對信息過載問題的考慮,導致學習者學習針對性不強、效率不高等問題。教育相關人員無論是教育者還是學習者在面對Web環(huán)境下大量的習題數(shù)據(jù),都必須考慮如何彌補學習者的知識漏洞,并以此為依據(jù)選擇個性化習題,促進學習者高效學習,已成為個性化教育領域研究的熱點問題。習題推薦技術是解決習題信息過載問題的重要途徑,逐漸滲透并改變著眾多學習者的學習方式。個性化的習題推薦系統(tǒng)作為在教育領域中的重要分支,近些年來,隨著人工智能以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展獲得了教育工作者的極大關注;诖蠖鄶(shù)推薦算法缺乏對課程知識點本身內(nèi)容和結構的考慮,筆者根據(jù)課程知識點以及知識點之間的結構關系建立了課程知識圖譜作為知識模型,研究了基于知識圖譜的習題推薦算法,在此基礎之上,本文使用初中數(shù)學課程的習題為測試數(shù)據(jù),針對本研究提出的推薦算法進行了評估實驗。本研究的內(nèi)容主要包括以下四個方面:1.基于知識點和知識點之間的關系,提出了知識模型的構建和存儲方法。首先研究了概念的提取方法,在對課程的概念的提取實踐過程中,使用到了自然語言處理的相關技術...

【文章頁數(shù)】:81 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1網(wǎng)絡爬蟲流程圖

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四川師范大學碩士學位論文12爬行策略一般包括深度優(yōu)先爬行策略、廣度優(yōu)先爬行策略、大站優(yōu)先策略、反鏈策略等,一般都采用深度優(yōu)先爬行策略。一般來說,java爬蟲流程主要步驟可以總結為:發(fā)起請求、獲取響應內(nèi)容、解析響應內(nèi)容、保存數(shù)據(jù),總的過程可以概括為圖2.1的流程圖。2.2.3知識追....


圖2.2知識追蹤模型示意圖

圖2.2知識追蹤模型示意圖

相關理論及技術基礎13知識追蹤模型是一個含有隱變量的貝葉斯網(wǎng)絡,其中每一個節(jié)點都通過一個條件概率表來量化父節(jié)點對自身的影響.貝葉斯知識追蹤(BKT)是最流行的知識追蹤模型。在BKT模型中提出了一個關于學生知識狀態(tài)的隱變量,學生的知識狀態(tài)由一個二元組表示{掌握該知識點(1),沒掌握....


圖3.1知識圖譜的構建流程圖

圖3.1知識圖譜的構建流程圖

知識點是描述某一門特定的課程的內(nèi)容的基本單元,知識點簡單低劃分成概念(元知識點)和復合知識點兩種類型。元知識點是指不能再細分的語言單位,已經(jīng)細化到了概念的程度。本研究重視的是細化到了概念級別的元知識點。參考知識圖譜的構建過程[41],將本研究的習題推薦系統(tǒng)所用到的知識模型的構建....


圖3.2初始分詞效果圖

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四川師范大學碩士學位論文22圖3.3展示了知識模型可視化后的部分結果。在圖中,每一節(jié)點簇的中心即復合知識點,復合知識點之間的關系由“next”字符標出。圍繞在復合知識點周圍的是元知識點,元知識點和復合知識點之間的關系由“child”標出。圖3.3知識模型可視化結果3.4本章小結本....



本文編號:3910790

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