典型文献
一种基于自注意力深度知识追踪和协同过滤的C++教学辅助方法
文献摘要:
为了帮助C++教学实践,根据蚌埠学院网络习题平台积累的学生答题数据集,提出一种基于自注意力深度知识追踪和协同过滤的C++教学辅助方法SAINT-Lite-CF,对C++教学预警和个性化习题推荐进行研究.使用裁剪后的SAINT-Lite方法进行知识追踪,获取学生知识水平矩阵进行教学预警,帮助教师及时调整教学方向.利用预测的学生答题正确概率,基于协同过滤进行个性化习题推荐,帮助学生巩固掌握不牢固知识.实验证明SAINT-Lite知识追踪方法对于小数据集有较好性能,后续的习题推荐结果也都符合期望.同时,教学实践表明SAINT-Lite-CFC++教学辅助方法有很好的可信度和实用性.
文献关键词:
知识追踪;自注意力;协同过滤;计算机辅助教学
中图分类号:
作者姓名:
陈晨;刘娟;沈恂;郭城
作者机构:
蚌埠学院计算机与信息工程学院,蚌埠 233030
文献出处:
引用格式:
[1]陈晨;刘娟;沈恂;郭城-.一种基于自注意力深度知识追踪和协同过滤的C++教学辅助方法)[J].现代计算机,2022(21):39-45
A类:
CFC++
B类:
自注意力,深度知识,知识追踪,协同过滤,教学辅助,蚌埠,习题,答题,SAINT,Lite,裁剪,行知,学生知识,知识水平,教学方向,小数据,好性,可信度,计算机辅助教学
AB值:
0.235366
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