申请/专利权人：华中师范大学

申请日：2019-08-27

公开（公告）日：2022-12-02

公开（公告）号：CN110516116B

主分类号：G06F16/90

分类号：G06F16/90;G09B7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.12.02#授权;2019.12.24#实质审查的生效;2019.11.29#公开

摘要：本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开了一种多步分层的学习者认知水平挖掘方法及系统，结合布鲁姆认知领域目标分类及认知心理，构建试题‑知识认知水平矩阵P，综合学习者知识认知水平矩阵和试题‑知识认知水平矩阵构建学习者理想答题矩阵，利用极大似然估计挖掘学习者知识掌握候选集合；对候选集合内元素的全局期望进行综合判断，获取学习者最终的知识认知水平，并将结果使用雷达图可视化输出。本发明通过挖掘出学习者的知识认知水平后，利用雷达图反馈给学习者的挖掘结果将更加直观、通俗易懂，辅助学习者及时调整学习方案；模型挖掘出的试题隐参数可以评估组成此次测试的试题质量，提高了测试准确性与可信度。

主权项：1.一种多步分层的学习者认知水平挖掘方法，其特征在于，所述多步分层的学习者认知水平挖掘方法包括以下步骤：步骤一，结合布鲁姆认知领域目标分类及认知心理，构建试题-知识认知水平矩阵P，引入教育专家对此次试题考查的知识点认知水平进行标记；步骤二，利用已知的学习者知识认知水平矩阵和试题-知识认知水平矩阵重新定义学习者理想答题矩阵，利用分步多层学习者认知水平挖掘模型的边际极大似然估计和期望最大化算法挖掘学习者在某次测试中各道试题上的失误率与猜测率，通过已估计出的试题参数，使用极大似然估计计算学习者在各知识点上的掌握模式，组建学习者知识掌握候选集合；步骤三，对集合内元素的全局期望进行判断，获取学习者最终的知识认知水平，并将结果使用雷达图可视化输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中师范大学 一种多步分层的学习者认知水平挖掘方法及系统

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