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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种基于多层注意力网络的高阶认知诊断方法，适用于教育数据挖掘领域中的学习者的知识技能掌握程度的智能诊断，本发明方法通过将所有的知识点按照相似性分为若干不同类别的知识，并根据知识与能力的建模生成学生的特征属性，进而将其与答题时间、试题特征相应地整合，通过这种方式，试题考察的知识点与学生能力之间的层次关系可以被表现出来，面向高阶能力挖掘的认知诊断方法可以通过特征建模与诊断分析，对学生当前的知识掌握水平进行一个全面的诊断画像。
主权项：1.一种基于多层注意力网络的高阶认知诊断方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1初始特征编码；提取学生特征、试题特征、知识点特征，将提取到的特征融合获得特征表征；2利用高阶认知结构注意力模块更新知识掌握程度；将步骤1中提取到的试题特征作为网络结构的输入，保存输出学生的知识掌握程度；3将学生特征与试题特征进行交互；融合步骤1中提取到的各个特征以及步骤2的知识掌握程度特征和更新后的试题特征，获得最终的输入表征向量；4利用注意力网络结构建模诊断算法；诊断算法由神经网络结构和损失函数构成，将上述步骤2、3提取的最终输入表征向量作为网络结构的输入，输出对学生作答反应的预测；5收集数据集，设置优化器，迭代训练模型直至收敛，最终预测学生作答反应以及分析知识掌握程度变化情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于多层注意力网络的高阶认知诊断方法
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