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| 习题的关联分析及其向量化表示方法 | |
| 作者单位： | ;1.江苏师范大学计算机科学与技术学院 |
| 摘 要： | 随着互联网+教育的深度融合以及移动终端上电子习题的推广使用,学生的学习过程数据可以被实时获取,充分利用这些过程数据,及时定位学生的知识病灶,开具有针对性的辅导处方,实现知识的按需推送,对于减轻学生的简单重复劳动,提高学习效率将会产生积极影响。试图通过分析在线习题系统的答题数据,发现学生的知识掌握规律,根据错题的伴生状况捕获习题的相关性。为此,构建了题向量化模型,提出了题向量表示的新方法,设计了负采样训练算法,并用程序实现了上述算法。经过实际在线系统的相关数据训练,获得了相应题向量,而后利用题向量的向量运算,可方便查找相同习题、相同知识点习题以及相近知识点习题等,可根据学生错题个案,推断其知识掌握的其他薄弱环节。 |
| 关 键 词： | 题向量 题向量化模型 知识推动 教育智能 |
Correlation analysis of exercise and its vectorization method |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
