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基于題目表征與作答能力的知識追蹤個性化輔導(dǎo)方法
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| 作 者 | 陳依琳 , 胡建鵬 *, 黃容 , 劉嵐 |
| 期刊名稱 | 計算機應(yīng)用與軟件 |
| 發(fā)表日期 | 2025 年 07 月 |
| 摘 要 |
近年來，大型語言模型在教育中應(yīng)用廣泛，但生成的回答往往高度相似，難以根據(jù)學(xué)生的知識掌握情況滿足個性化輔導(dǎo)需求，而知識追蹤技術(shù)能利用歷史行為數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)者知識狀態(tài)進行動態(tài)評估，可以彌補這一不足。傳統(tǒng)基于RNN的知識追蹤模型忽略了學(xué)生認(rèn)知動態(tài)變化、作答能力及題目間關(guān)聯(lián)，存在長序列依賴問題。提出一種基于題目表征與學(xué)生作答能力特征交互的知識追蹤模型：通過構(gòu)建知識點—習(xí)題異構(gòu)圖并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取題目表征，再結(jié)合深度殘差交叉網(wǎng)絡(luò)和時間卷積網(wǎng)絡(luò)追蹤學(xué)生認(rèn)知狀態(tài)，提高了預(yù)測答題正確率，并將預(yù)測結(jié)果與大語言模型結(jié)合，為學(xué)習(xí)者提供個性化的輔導(dǎo)。實驗結(jié)果表明，所提出的知識追蹤模型在兩個公開數(shù)據(jù)集上優(yōu)于現(xiàn)有模型，而基于這一模型而構(gòu)建的大模型學(xué)習(xí)助手，實現(xiàn)了根據(jù)學(xué)生知識掌握程度提供個性化的智能輔導(dǎo)。 |
| 關(guān) 鍵 字 | 智慧教育;知識追蹤;圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);大語言模型 |
| 附 件 |
