本發明屬于個性化學習技術領域,公開了一種知識認知結構分析方法、系統、計算機設備、介質、終端,以學習者的學習交互序列為基礎,得到聯合先驗特征;設計分層卷積神經網絡對學習者學習狀態進行空間分析,提取包含學習者個性化學習能力的空間特征;輸出學習者在給定異構特征下對練習的反應情況,構建學習過程中影響學習者知識認知結構及表現的學習者時空融合特征;引入雙向門循環單元,構建基于長時間依賴和融合時空特征的知識認知結構分析模型去動態診斷學習者的知識認知結構,預測學習者的學習表現。本發明有利于提高知識認知結構分析模型在預測學習者在特定資源下的學習表現方面的預測精度,對個性化教學的發展具有一定的借鑒意義。
聲明:
“知識認知結構分析方法、系統、計算機設備、介質、終端” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)