习题

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多模态课程知识图谱与大模型协同的智慧教育实践
《计算机应用文摘》2025年第1期43-47,共5页王利琴 陈博文 董永峰 许智宏 王旭 
河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2022GJJG049);河北省研究生教育教学改革研究项目(YJG2023023)。
随着智慧教育的推进,在线学习平台面临知识展示形式单一、在线答疑功能不完善、学习个性化需求无法满足等问题。为解决这些问题,首先,借助大模型和半自动化方法,构建了包含视频、图片、习题等内容的多模态课程知识图谱,实现了网状知识...
关键词：知识图谱 多模态 智能问答 习题推荐 大模型 
基于深度学习的在线视频与习题匹配计算研究
《小型微型计算机系统》2025年第1期81-89,共9页李浩君 钟依莲 吕韵 
国家自然科学基金项目(62077043)资助;浙江省哲学社会科学规划交叉学科重点支持项目(22JCXK05Z)资助。
在线学习多模态资源匹配的精准性是自适应学习服务效率提升的关键问题,而目前在线学习服务存在着不同模态资源关联特征挖掘浅层化、模态资源表征形式缺乏规范化以及模态资源间智能匹配计算低效化等问题.针对以上问题,本文聚焦在线视频...
关键词：在线视频 在线习题 匹配计算 深度学习 
基于知识追踪机的多特征融合习题推荐模型被引量：1
《电信科学》2024年第9期75-87,共13页诸葛斌 汪盈 肖梦凡 颜蕾 王冰雁 董黎刚 蒋献 
浙江省领雁研发项目(No.2023C03202);2022年度浙江省高等教育学会高等教育研究重点立项课题(No.KT2022017);2023年浙江省教育厅一般科研项目(No.Y202353291);浙江省普通本科高校“十四五”教学改革项目(No.jg20220247)。
个性化习题推荐是智慧教育个性化服务领域的重要课题,然而传统的习题推荐算法对于学生特征的研究不够彻底,对于学生知识掌握与答题行为之间的关联信息挖掘未能充分,导致推荐精准度不佳。为解决上述问题,结合知识追踪机(KTM)和基于用户...
关键词：智慧教育 习题推荐 知识追踪 协同过滤 因子分解机 
基于认知诊断的个性化习题推荐被引量：2
《计算机应用》2024年第8期2351-2356,共6页韩祎珂 徐彬 张硕 
国家自然科学基金资助项目(72271048);辽宁省自然科学基金资助项目(2022-MS-119);中国高校产学研创新基金-云中大学项目(2022MU017)。
针对现有的基于认知诊断的习题推荐建模角度单一以及习题推荐结果不够合理的问题,提出结合认知诊断和深度因子分解机的个性化习题推荐方法。首先,设计一种知识点关系计算方法构建课程知识树,并提出增强Q矩阵准确表示习题所含知识点的关...
关键词：认知诊断 习题推荐 知识点关系 Q矩阵 习题表征 
基于大模型的个性化习题推荐系统设计与实现
《数字技术与应用》2024年第7期32-34,共3页张曦允 谭锟 欧阳涛辉 张晴 
2023年北京市大学生创新创业训练计划。
本文提出了一个基于大模型的个性化习题推荐系统并验证其可行性,旨在解决在线学习平台中存在的个性化教育问题。传统推荐系统存在忽略学生个人特点的问题,难以为其提供适宜难度的习题。因此,本文设计了一个基于大模型的个性化习题推荐系...
关键词：个性化教育 在线学习平台 学生个性化 数据库 推理能力 个性化习题 向量 知识点 
基于学习者画像的个性化习题资源推荐系统设计与实现被引量：2
《企业科技与发展》2024年第6期103-106,共4页曾荣科 李倩倩 周文健 李璐瑶 李睿 
湖南省重点实验室项目“基础教育信息化技术”(2015TP1017);教育部产学合作协同育人项目“工业互联网人才培养的新工科专业建设”(230804978265939)。
随着大数据、人工智能等新一代信息技术的迅速发展,智慧教育从理念模式向落地实践的方向转变,并逐步规模化发展。由于目前国内在线教育平台未能充分利用已有的海量学习者学习数据和学习资源数据,导致学习者无法充分了解自己的学习情况...
关键词：学习者画像 习题资源推荐 可视化展示 在线教育 智慧教育 
面向智能在线教学的英语时态习题自动分类研究
《计算机科学》2024年第4期353-358,共6页屠鑫 张伟 李继东 李美姣 龙相波 
2022年云南大学专业学位研究生实践创新基金项目(ZC-22222893)。
随着在线教学逐渐成为常态化的教学方式之一,人们对其提出了更高质量的教学需求。各种在线教学平台及互联网上海量的教育资源大大便利了众多学习者,但同时也存在着教育资源丰富但质量参差不齐、缺乏有效的分类整合以及主要依靠人工整理...
关键词：在线教学 自然语言处理 英语时态分类 
融合学科知识的数学习题知识点自动标注模型
《中文信息学报》2024年第4期143-155,共13页罗文兵 罗凯威 黄琪 王明文 
国家自然科学基金(62266023);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ210325,GJJ2200354)。
习题知识点标注是构建结构化题库和实现个性化学习的关键任务。对于数学习题,由于其存在公式化、表达精炼化等特殊性,现有的标注模型无法很好地捕获关键信息,进而难以深入理解文本中蕴含的深层语义。此外,结合领域知识的知识点标注模型...
关键词：知识点标注 学科知识 注意力机制 门控机制 
融合习题特征信息的交叉注意力机制知识追踪模型
《沈阳航空航天大学学报》2024年第2期47-56,共10页张翼飞 关凯俊 张加金 
国家自然科学基金(项目编号:62102271)。
对学习者的知识掌握水平进行追踪是智慧教育的重要研究方向之一。传统深度知识追踪方法的关注点主要集中在循环神经网络上,但存在缺乏可解释性、长序列依赖等问题。同时,很多方法没有考虑学习者特征信息及习题特征对实验结果的影响。针...
关键词：智慧教育 知识追踪 交叉注意力机制 循环神经网络 习题特征信息 
习题内外表示异质融合的知识追踪模型被引量：1
《计算机应用研究》2024年第3期764-771,共8页张凯 付姿姿 纪涛 
国家自然科学基金资助项目(62077018);国家科技部高端外国专家引进计划资助项目(G2022027006L);湖北省自然科学基金资助项目(2022CFB132);湖北省教育厅科学研究计划资助项目(B2022038)。
现有知识追踪研究大多使用习题蕴涵的知识点等内隐信息或历史交互数据等外显信息建模习题表示,没有注意到内外信息的异质性特征,缺乏对习题内外信息的异质融合。针对上述问题,提出了融合内外异质信息的知识追踪模型。首先,基于知识点等...
关键词：知识追踪 习题表示 通道注意力机制 异质融合 
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