基于认知诊断的个性化试题推荐方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于认知诊断的个性化试题推荐方法

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【英文篇名】	Cognitive Diagnosis Based Personalized Question Recommendation
【下载频次】	★★★★★
【作者】	朱天宇; 黄振亚; 陈恩红; 刘淇; 吴润泽; 吴乐; 苏喻; 陈志刚; 胡国平;
【英文作者】	ZHU Tian-Yu; HUANG Zhen-Ya; CHEN En-Hong; LIU Qi; WU Run-Ze; WU Le; SU Yu; CHEN Zhi-Gang; HU Guo-Ping; School of Computer Science and Technology; University of Science and Technology of China; School of Computer and Information; Hefei University of Technology; Anhui University; USTC iFLYTEK Co.; Ltd.;
【作者单位】	中国科学技术大学计算机科学与技术学院; 合肥工业大学计算机与信息学院; 安徽大学计算机科学与技术学院; 科大讯飞股份有限公司;
【文献出处】	计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2017年 01期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	协同过滤; 个性化试题推荐; 概率矩阵分解; 认知诊断; 知识点掌握;
【英文关键词】	collaborative filtering; personalized question recommendation; probabilistic matrix factorization; cognitive diagnosis; skill proficiency;
【摘要】	面向学生的个性化试题推荐是智能教育领域重要的研究课题,现有的试题推荐工作大多采用协同过滤的方法或基于认知诊断的方法.然而,协同过滤的试题推荐方法往往忽略了学生的学习状态(知识点掌握情况);基于认知诊断的方法只能建模单个学生的学习状态,不能利用相似学生的共性特征.针对以上问题,文中提出一种基于学生知识点掌握程度的协同过滤试题推荐方法.该推荐方法分为3步:第1步结合认知诊断模型,根据学生已有的答题情况和试题知识点的关联对学生的试题掌握水平进行建模;第2步将学生的试题掌握水平用于概率矩阵分解预测学生的答题情况;第3步根据得分预测和试题难度向学生进行相应的试题推荐.该推荐方法同时考虑了被推荐学生学习的个性和群组学生学习的共性,在保证试题推荐解释性的同时提高了试题推荐的可靠性.最后,文中通过大量对比实验证明了该方法在进行学生试题推荐时能够保持精确性和可解释性.
【英文摘要】	Personalized question recommendation for students is a significant research direction in the domain of intelligent education.Current studies depend on either collaborative filtering based methods or use the cognitive diagnosis models.Unfortunately,collaborative filterings ignore the knowledge states(e.g.skill proficiency)of students and cognitive diagnosis models can only model the knowledge state for a single student while the common features of similar students are neglected.To solve the problems above,we...
【基金】	国家杰出青年科学基金(61325010); 国家自然科学基金(61403358); 中国科学院青年创新促进会会员专项基金(会员编号2014299); 安徽省自然科学基金(1408085QF110)资助~~
【更新日期】	2017-02-13
【分类号】	TP391.3
【正文快照】	科学院青年创新促进会会员专项基金(会员编号2014299)、安徽省自然科学基金(1408085QF110)资助.朱天宇,女,1993年生,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘、推荐系统.E-mail:tianyu930331@gmail.com.黄振亚,男,1992年生,硕士研究生,主要研究方向为教育数据挖掘、推荐系统.陈恩红(

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