强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成

作     者：邢长征 梁浚锋 金海波 徐佳玉 乌海荣 XING Changzheng;LIANG Junfeng;JIN Haibo;XU Jiayu;WU Hairong

作者机构：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105 阜新市大数据管理中心辽宁阜新123000 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2025年第45卷第1期

页      面：48-58页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62173171) 

主　　题：多目标试卷生成 深度知识追踪 Q网络 矩阵分解 矩阵补全 

摘      要：针对现有的试卷生成技术存在过多关注生成试卷的难易程度,而忽略了其他相关目标,例如质量、分数分布和技能覆盖范围的问题,提出一种强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成方法,以优化试卷生成领域的特定目标。首先,运用深度知识追踪方法对学生之间的交互信息和响应日志进行建模以获取学生群体的技能熟练程度;其次,运用矩阵分解和矩阵补全方法对学生未做的习题进行得分预测;最后,基于多目标试卷生成策略,为提升Q网络的更新效率,设计一个Exam Q-Network函数逼近器以自动地选择合适的问题集来更新试卷组成。实验结果表明,相较于DEGA(Diseased-Enhanced Genetic Algorithm)、SSA-GA(Sparrow Search Algorithm-Genetic Algorithm)等模型,在试卷难度、合理性、准确性这3个指标上验证了所提模型在解决试卷生成场景的多重困境方面上效果显著。