检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王菁源安徽大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能技术的快速发展和算力的逐渐提升,在线教育在智能化上取得了新的进步。通过人工智能技术为学习者和教学者提供个性化的高质量学习服务,有利于学习者的全面进步、缓解师资力量不平衡和教学负担、促进教育公平。知识... 详细信息

近年来,随着人工智能技术的快速发展和算力的逐渐提升,在线教育在智能化上取得了新的进步。通过人工智能技术为学习者和教学者提供个性化的高质量学习服务,有利于学习者的全面进步、缓解师资力量不平衡和教学负担、促进教育公平。知识追踪是一种通过挖掘学生历史学习记录追踪学生知识水平变化并预测其未来作答表现的方法,是实现智能辅助教学的重要一环。通过该方法,在线教育系统可以实时掌握学生的知识水平和知识盲区,并据此制定个性化的教学方案。长期以来,知识追踪领域的一个重要挑战就是如何将遗忘机制自然地整合到学生学习过程中去。现有的对于遗忘机制的建模方式大多是基于统计等手工设计的遗忘特征或者简化的过程假设。然而,这样的遗忘特征设计方式难以精细化地描述学生在不同时间尺度下的不同遗忘程度,而简化的过程假设会使得学生的学习收益和遗忘程度难以被同等地位地建模。为了使对学习与遗忘的联合建模更加贴近学生真实的知识水平变化过程,为智能教育提供更强助力,研究和探索了知识追踪方法在两种场景下学习与遗忘关系的建模,具体研究内容如下: (1)面向学生“习题-学习-习题”的场景,提出了一种基于神经网络的知识追踪方法(CT-NCM),它可以协调连续时间上学生对于知识的学习与遗忘过程。该方法基于神经霍克斯过程,以现实的方式将知识遗忘的动态性和连续性整合到学生的学习过程建模中,能够协调连续时间上学习与遗忘的关系并追踪学生知识状态随着不断练习变化的过程。具体而言,首先将神经霍克斯过程与专门设计的学习事件编码方法相结合,对连续时间下的知识学习与遗忘之间的关系进行建模。然后,使用一个具有可扩展设置的学习函数,来联合建模学生知识状态的变化及其与习题间的相互作用。最后,用各种基准测试方法在四个真实数据集上的广泛实验清楚地验证了CT-NCM的有效性,并显示了其在知识学习可视化方面良好的可解释性。 (2)面向学生“作业-学习-作业”的场景,提出了一种适用于学生多次作业场景下的知识追踪方法(MAKT)。该方法考虑到实际学习过程中学生“连续练习-学习-连续练习”的真实场景,并将学生连续的多次练习称之为“作业”,在多作业场景中对学生的学习与遗忘进行了联合建模,旨在基于多次作业场景下学生的历史回答记录追踪学生能力水平变化过程,并预测他在未来作业中的答题表现。具体来说,首先在学生每次由多道习题组成的作业中,通过自注意力结构建模学生在当前作业上的学习收获;其次,在完成一次作业之后,通过连续长短时记忆网络个性化地描述知识状态因当前作业上的学习收获产生的增长和随时间产生的指数形式的遗忘过程;接着使用一个可拓展的表现预测函数,通过学生知识状态和作业中的习题表征预测学生在未来作业上的作答表现。最后,在两个公开教育数据集上的实验清楚地说明了所提方法的有效性。

关键词：智能教育知识追踪学习与遗忘神经霍克斯过程自注意力

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基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型

引用

太原理工大学学报 2024年第1期55卷 184-194页

作者：贺步贵董永权贾瑞金家永江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏师范大学江苏省教育信息化工程技术研究中心江苏徐州221116 江苏师范大学徐州市云计算工程技术研究中心江苏徐州221116

【目的】为了充分利用交互记录中的学习和遗忘特征,提出了一种基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型(MFKT).该模型考虑了学习过程中的学习和遗忘两种行为。【方法】首先,从交互记录中提取学习和遗忘两大特征,然后将提取到的学习特... 详细信息

【目的】为了充分利用交互记录中的学习和遗忘特征,提出了一种基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型(MFKT).该模型考虑了学习过程中的学习和遗忘两种行为。【方法】首先,从交互记录中提取学习和遗忘两大特征,然后将提取到的学习特征通过标量交叉方式嵌入记忆网络,同时将遗忘特征通过向量组合的方式嵌入,用于增强其对于学生答题序列的学习能力。此外,还考虑到了不同学生回答完成后的知识增长差异,在原先记忆网络的基础上增加了一个知识增长层,用于计算学生答题得到的知识增长。【结果】通过在公开数据集上的实验表明,MFKT更加符合学生的真实学习规律,能够实现对学生知识状态更加精准的追踪。

关键词：智慧教育知识追踪特征提取动态键值记忆网络学习与遗忘

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考虑员工学习与遗忘的最短生产周期分配策略仿真

引用

工业工程 2011年第5期14卷 136-141页

作者：关士华叶晓梅刘绘珍廖朝晖贵州大学管理学院贵州贵阳550000 罗定职业技术学院经济管理系广东罗定527200 广东工业大学管理学院广东广州510520

生产系统中人的差异性比较大,员工具有不同的经验知识背景和不同的学习遗忘特性,这些差异影响生产系统。考虑员工学习-遗忘的特性,提出最短生产周期模型,对员工分配进行仿真研究。此模型以一定的生产任务下所使用的生产周期最短为目标,... 详细信息

生产系统中人的差异性比较大,员工具有不同的经验知识背景和不同的学习遗忘特性,这些差异影响生产系统。考虑员工学习-遗忘的特性,提出最短生产周期模型,对员工分配进行仿真研究。此模型以一定的生产任务下所使用的生产周期最短为目标,人员分配方面采用固定分配。固定的人员分配策略使员工成为专才。本研究在假设具体生产环境中,针对具体的目标对异质的员工进行了仿真研究,对实际生产中员工分配具有一定的指导作用。

关键词：学习与遗忘员工分配仿真生产系统

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教育心理学

引用

丛书名：上海市私立育英中学丛书

1000年

作者：张仲友

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