【摘 要】
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近年来,基于AI技术的自适应学习在提高学习效率、降低学习时间以及促进教育公平等方面发挥了重要的作用,已经成为了教育领域的研究热点。在自适应教育领域中,如何评价学生的能力掌握情况以及如何实现对学生的成绩预测仍是目前研究的重点问题,本文的主要研究内容如下:（1）针对学习过程中测试数据量较少的问题,本文通过对Logistic模型中的参数(7与(6进行分析,提出了一种小样本情况下的双参数项目反应理论（It
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近年来,基于AI技术的自适应学习在提高学习效率、降低学习时间以及促进教育公平等方面发挥了重要的作用,已经成为了教育领域的研究热点。在自适应教育领域中,如何评价学生的能力掌握情况以及如何实现对学生的成绩预测仍是目前研究的重点问题,本文的主要研究内容如下:（1）针对学习过程中测试数据量较少的问题,本文通过对Logistic模型中的参数(7与(6进行分析,提出了一种小样本情况下的双参数项目反应理论（Item Response Theory,IRT）估计方法。针对参数(7,探究了经典测量理论（Classical Test Theory,CTT）和IRT两种方法估计结果的强相关性及其形成原因,提出了被试能力分布为非标准正态分布时难度参数的CTT估计方法,针对参数(6,通过探究在估计过程中参数(6对估计效果的影响,提出了取固定参数的方式作为参数(6的取值,结果表明使用该方法降低了估计方法的计算量,缩短了估计时间,同时具有很好的估计效果。（2）针对深度知识追踪（Deep knowledge Tracing,DKT）在成绩预测领域存在可解释性差、缺少学习特征等问题,本文提出了一种基于学习过程的改进Transformer结构的成绩预测模型。该模型的编码层分为三个编码网络,均采用多头自注意力机制,其输入分别为经过预处理的三类数据:过程特征数据、试题标签数据和作答结果数据,输出为(1、、三个矩阵;解码层同样采用了注意力机制,其输入是编码层的三个矩阵,输出是预测结果。注意力机制中(1、、矩阵具有一定的可解释性:(1矩阵表征被试者学习过程的特征信息,矩阵反映了当前测试题目所考察的知识点信息,矩阵表征了前期测试的结果信息,从而能够在一定程度上反应学习过程与测试结果的因果性联系。本文使用Assist2017、Ed Net以及Static2011三个数据集进行了实验验证,结果显示其ACC和AUC评价指标在Ed Net和Assist数据集上得到提高,在Static数据集上也取得了较好的表现。
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