一种基于深度知识追踪和遗传算法的个性化组卷方法
公开
摘要
本发明提供一种基于深度知识追踪和遗传算法的个性化组卷方法，属于智能教育技术领域，本发明包括以下步骤，首先需要采集学生的考试、答题数据；利用历史学习的知识点进行one‑hot编码，输入到模型中，输出学生对知识点的掌握水平预测值；通过学生掌握知识点的程度和知识点的重要程度等因素建立知识点目标函数，基于试题库针对每一个学生生成优化试题库；将优化试题库作为初始化种群输入到遗传算法模型，计算并输出适应度值最高的个体，形成最适合学生巩固知识的个性化试卷，推送给学习者，从而提高学生的学习效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度知识追踪和遗传算法的个性化组卷方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565095A
申请号 ：
CN202210190227.1
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王意彤张栋李国涛胡清
申请人 ：
浪潮云信息技术股份公司
申请人地址 ：
山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S01号楼
代理机构 ：
济南信达专利事务所有限公司
代理人 ：
阚恭勇
优先权 ：
CN202210190227.1
主分类号 ：
G06N3/12
IPC分类号 ：
G06N3/12 G06N3/04 G06K9/62 G06Q50/20 G06F16/9535
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/12
采用遗传模型
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
