申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852640A

主分类号：G06N5/025

分类号：G06N5/025;G06N3/0442;G06N3/045;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开的基于增强动态键值记忆网络的知识追踪方法，包括以下步骤：步骤1、构建增强的动态键值记忆网络模型，动态评估学生的学习能力和练习题的难度；步骤2、采用K‑means聚类算法根据步骤1所得学生的学习能力对学生分组；步骤3、根据步骤1所得练习题的难度、步骤2所得学生分组结果及练习题的技能与回答正确率二元组构建丰富的模型输入特征；步骤4、根据步骤3所得模型输入特征进行长期序列建模并输出预测结果。本发明的基于增强动态键值记忆网络的知识追踪方法，解决了在利用现有技术评估学生技能学习能力时准确度低导致无法准确开展个性化教学支持的问题。

主权项：1.基于增强动态键值记忆网络的知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建增强的动态键值记忆网络模型，动态评估学生的学习能力和练习题的难度；步骤2、采用K-means聚类算法根据步骤1所得学生的学习能力对学生分组；步骤3、根据步骤1所得练习题的难度、步骤2所得学生分组结果及练习题的技能与回答正确率二元组构建丰富的模型输入特征；步骤4、根据步骤3所得模型输入特征进行长期序列建模并输出预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 基于增强动态键值记忆网络的知识追踪方法

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