【摘 要】
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随着互联网技术和信息技术的广泛应用,在线教育平台蓬勃发展,智能导学系统作为一种使用前沿的智能技术,通过计算机向学习者传授知识、提供学习路径规划的个性化学习系统,成为在线教育平台当下的发展目标。智能导学系统能够记录学生的习题作答情况,根据历史答题记录来追踪学生对各个知识概念的掌握程度,针对不同学生的知识状态进行个性化习题推荐,重点关注学生在知识掌握能力上的薄弱之处,提高学习效率。在智能导学系统获取学
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随着互联网技术和信息技术的广泛应用,在线教育平台蓬勃发展,智能导学系统作为一种使用前沿的智能技术,通过计算机向学习者传授知识、提供学习路径规划的个性化学习系统,成为在线教育平台当下的发展目标。智能导学系统能够记录学生的习题作答情况,根据历史答题记录来追踪学生对各个知识概念的掌握程度,针对不同学生的知识状态进行个性化习题推荐,重点关注学生在知识掌握能力上的薄弱之处,提高学习效率。在智能导学系统获取学生知识状态的过程中主要采用的是知识追踪模型,而在个性化习题推荐过程中,根据学生的知识状态和习题的考察难度,制定适宜的推荐方式来对学生进行习题推荐,帮助学生更好地掌握知识。当前研究学者在知识追踪领域进行了很多的实验探索,也提出了各种各样的性能较优的模型。但是如何充分利用原始数据集中的特征信息,寻找可以解释模型预测结果的数据依据,提高模型的预测性能,是知识追踪领域的不断发展的一个重要方向。当前知识追踪模型存在如下问题:（1）当前研究对学生学习的原始数据进行数据处理时,将练习记录简化为单知识点序列这一前提忽略了练习中知识点之间的关联关系,没有有效使用题目的知识点特征,数据挖掘不充分导致模型性能不佳;（2）知识追踪模型是通过对学生的历史练习记录的数据挖掘来预测学生当前习题的回答情况,在预测包含新知识点的习题回答情况时,通过神经网络从历史练习记录进行学习并预测时,预测结果缺乏数据支撑。而在个性化习题推荐过程中,多采用基于协同过滤的推荐算法,这种算法通过寻找相似学生和习题进行推荐,忽略了学生知识状态对推荐结果的影响,而基于知识追踪的推荐算法,由于知识追踪模型没有考虑知识点的关联关系,存在数据信息未被有效利用的问题。为了解决上述问题,本文在研究内容中进行以下几个方面的完善工作:（1）提出了一种融合图注意力网络机制的深度知识追踪模型,利用图注意力网络来揭示答题记录中知识点之间潜在的图结构,使模型的输入信息包括问题和知识点之间的关系信息,增强对学习记录特征的数据挖掘;（2）基于图注意力网络,在不需要领域知识专家人工标注的情况下,模型自发学习知识点的图结构特征信息,在知识追踪预测阶段,根据这种图结构关系考虑历史相似习题以及包含新知识点的习题对当前预测结果的影响,符合学习过程中记忆的发展情况,使预测结果具有解释依据;（3）选择基于知识追踪的习题推荐算法,根据知识追踪模型获取学生的知识掌握情况,引入习题难度范围参数,并结合基于知识点的协同过滤来推荐难度适宜的习题给学生,使推荐结果可以合理高效地帮助学生。在三个数据集上的实验证明,通过上述的改进工作,与对比方法中性能排名第二的方法相比,本文提出的知识追踪模型在AUC指标上的最佳提升为1.67%,提出的习题推荐算法在F1指标上的最佳提升为1.1%。
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