【摘 要】
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在试题智能推荐的研究中定义了知识点Kpu矩阵、知识点的得分分配Skp模型、学习个体对知识点吸收数量等级kpL、学习个体潜在的学习特征向量M SA等有效模型,针对试题推荐中精准
【机 构】
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南通大学杏林学院,牧园大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51305212);南通市市级科技计划项目(JCZ18021);南通大学杏林学院自然科学项目(2016K109。2018K124);南通大学杏林学院教改课题(2018J28,2018J20)
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在试题智能推荐的研究中定义了知识点Kpu矩阵、知识点的得分分配Skp模型、学习个体对知识点吸收数量等级kpL、学习个体潜在的学习特征向量M SA等有效模型,针对试题推荐中精准率不够高和学习个体学习效果不够好的状况,基于经典DINA模型,改进建立了学习个体的学习态势SA situation模型,完善个体学习态势组成元组,对DINA-学习态势模型进行了评估,利用数据对学习态势准确计算,大大提高试题推荐的精度,并设计试题智能推荐的整体框架,通过对近几年的数据实验,验证得出试题智能推荐精准率、答卷准确率、召回率等
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