基于认知诊断的两阶段试题推荐方法  

作　　者：李强[1] 王彬彬 陈磊[1] 冯辉 

机构地区：[1]淮南师范学院,安徽淮南232038

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第13期25-28,共4页Computer Knowledge and Technology

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH051576);安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH051579);淮南师范学院科研项目(2021XJYB032);淮南师范学院科研项目(2021XJYB033)。

摘　　要：针对个性化试题推荐系统中,未标注知识点试题的推荐精度欠佳问题,提出了一种基于认知诊断的两阶段试题推荐方法。第一阶段由专家筛选出学习单元中的典型试题并进行知识点标注,运用认知诊断模型,量化得出学生的知识掌握状态。第二阶段基于学生的知识掌握状态,计算学生之间的知识含盖关系,并基于含盖关系对未标注试题进行个性化推荐。实验表明,文章提出的试题推荐方法,推荐试题的平均作答正确率达到了90%,平均试题超纲率低于10%,显著优于现有的基于kNN和矩阵分解的协同过滤推荐方法。

关 键 词：试题推荐 认知诊断 DINA 试题标注 认知状态 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]