融合GA-CART和Deep-IRT的知识追踪模型OACSTPCD
随着深度神经网络的快速发展,基于深度学习知识追踪模型的优势逐渐显现。Deep-IRT将项目反应理论与动态键值记忆网络(DKVMN)相结合,增加了学生与练习之间的联系,却忽略了学习特征的影响。DKVMN-DT在DKVMN的基础上增加了基于CART决策树的行为特征预处理,但决策树仍是一种贪心算法。为优化CART带来的局部最优问题并加强学生能力与项目难度的联系,提出了一种将基于遗传算法的CART与Deep-IRT相融合的优化模型。首先对CART基于遗传…查看全部>>
郭艺;何廷年;李爱斌;毛君宇
西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070
计算机与自动化
知识追踪决策树深度学习遗传算法深度项目反应理论
《计算机工程与科学》 2023 (9)
P.1691-1700,10
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