课题基金 / 基金详情

基于知识空间表征的习题难度模型及个性化习题推荐研究

批准号:
62067001
项目类别:
地区科学基金项目
资助金额:
38.0 万元
负责人:
许嘉
依托单位:
学科分类:
教育信息科学与技术
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
许嘉

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
做习题能够给学习者带来刺激和反馈,是教学过程中关键的一环。随着在线教育的发展,学习者能够获取海量的习题资源,因此引发了信息过载导致学习针对性不强、效率不高等问题,使得个性化习题推荐成为当下教育研究的热点问题。作为个性化习题推荐的重要依据,习题难度对于引导和激励学习者至关重要。鉴于此,本课题拟研究基于知识空间表征的习题难度模型及个性化习题推荐,具体包括基于知识空间表征的习题难度建模方法、基于认知诊断模型的Q矩阵修正技术、基于多源数据的课程先决依赖关系知识图谱构建技术、基于习题难度模型的个性化习题推荐技术及有效性评估策略,并研究与实现一个基于习题难度模型的个性化习题推荐原型系统。以期解决现有研究工作存在的对习题难度建模分析不足、习题难度模型受主观因素影响和个性化习题推荐没能同时考虑习题的主观难度及客观难度这三个重要问题。本课题的研究将提升个性化习题推荐的有效性,具有重要的理论价值和应用前景。
英文摘要
Doing exercises bring excitement and feedback to learners, which is a key component in teaching process. With the development of online education, learners can easily obtain massive exercises, which leads to the low pertinence and efficiency learning problem caused by information overload due to massive exercises. Therefore, personalized exercise recommendation becomes a hot research problem in current education research domain. As an important consideration factor of personalized exercise recommendation, exercise’s difficulty is very important for guiding and motivating learners. In view of this, this project studies the exercise’s difficulty model based on exercise’s representation in knowledge space and personalized exercise recommendation. In specific, the research content of this project includes the building method of exercise’s difficulty model based on exercise’s representation in knowledge space, the Q-matrix correction technology based on cognitive diagnosis model, the construction technology of course knowledge graph containing prerequisite dependencies among knowledge points based on multi-source data, the personalized exercise recommendation technology based on exercise’s difficulty model and the strategy to evaluate the effectiveness of the proposed recommendation technology. Besides, a personalized recommendation prototype system based on exercise’s difficulty model is also studied and implemented. The research objective of the project is to tackle with three important problems existing in related current research works that have not been well solved, namely the insufficiency in modeling and analyzing exercise’s difficulty, the impact of subjective factors to the quality of exercise’s difficulty model and the failure of considering both of the subjective difficulty and objective difficulty of exercises in personalized exercise recommendation. The research works conducted in this project will enhance the effectiveness of personalized exercise recommendation, having important theoretical value and application prospect.
本项目旨在通过深入研究习题难度建模和个性化推荐技术,提升教育数据挖掘和智慧教育系统的应用效果。项目从个性化教育的实际需求出发,针对现有研究的不足,提出了基于知识空间表征的习题难度建模方法,并结合知识图谱、知识追踪等技术,设计了高质量的基于难度的个性化习题推荐技术和系统。主要研究内容包括:(1)基于知识空间表征的习题客观难度建模和Q矩阵修正;(2)基于多源数据的课程先决依赖关系知识图谱构建;(3)基于难度的个性化习题推荐及相关拓展应用;(4)基于无线感知数据的学生学习状态精准分析。通过这些研究,项目在习题难度建模、知识追踪、个性化推荐等方面取得显著进展。项目重要成果包括:发表19篇学术论文,其中CCF-A会议或期刊论文5篇、国际教育数据挖掘顶级会议1篇、中科院SCI一区期刊论文6篇以及北大中文核心期刊论文6篇;申请国家发明专利6项,获得授权1项;获得国家软件著作权8项;主持荣获2024年度广西高等教育(本科)自治区级教学成果奖一等奖1项和2023年度广西大学教学成果奖特等奖1项。项目研究成果已在国内外15所高校推广应用,受到多位教指委专家的好评并显著提升了教学效率和学习效果。在关键技术方面,项目提出了基于异质信息网络的知识追踪模型、基于正负学习迁移的知识追踪模型以及SQL编程题难度预测框架,显著提升了习题难度建模的准确性和个性化推荐的精准度。此外,项目还研发了基于无线感知数据的学生学习状态分析技术,能够通过非接触式生理信号监测学生的学习状态,为个性化推荐提供了更细粒度的数据支持。项目的科学意义在于:通过引入知识图谱、知识追踪等技术,提升了习题难度建模的准确度,继而提升了习题推荐的个性化水平;通过无线感知技术,实现了对学生学习状态的精准分析,为教育数据挖掘提供了新的研究方向。综上所述,本项目在习题难度建模、个性化推荐、知识追踪、学生行为分析等方面取得了重要进展,为教育数据挖掘和智慧教育系统的应用提供了理论支持和实践参考,具有重要的学术价值和社会意义。
基于EMD距离的数据流分布式相似性查询处理关键技术研究
  • 批准号:
    61402494
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万元
  • 批准年份:
    2014
  • 负责人:
    许嘉
  • 依托单位:
国内基金
海外基金