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基于关联规则与知识追踪的编程题目推荐算法
文献摘要：
为提高编程题目的推荐效果与学习者学习效率,提出一种基于关联规则与知识追踪的编程题目推荐算法.结合学习者完成编程题目需经过多次尝试提交的特征与学习者遗忘特征,通过关联规则挖掘出学习者在同一知识点下同时做对或做错的题目关联特征,使用知识追踪模型与判别分析模型分析学习者对知识点的掌握状态,推荐巩固题、拔高题或下一知识点的题目.实验结果表明,该推荐算法比几种对比算法具有更高的准确率与覆盖率.
文献关键词：
推荐算法;关联规则;知识追踪;判别分析;题目推荐;编程;学习效率
中图分类号：
作者姓名：
向程冠;周东波;李雷;王英
作者机构：
华中师范大学 教育大数据应用技术国家工程实验室,湖北 武汉 430079;贵州师范学院 数学与大数据学院,贵州 贵阳 550018
文献出处：
引用格式：
[1]向程冠;周东波;李雷;王英-.基于关联规则与知识追踪的编程题目推荐算法)[J].计算机工程与设计,2022(11):3135-3142
A类：
题目推荐
B类：
知识追踪,推荐算法,推荐效果,学习效率,提交,遗忘,过关,关联规则挖掘,挖掘出,知识点,下同,关联特征,使用知识,追踪模型,判别分析模型,拔高,对比算法
AB值：
0.283291
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