本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著互聯(lián)網(wǎng)以及web2.0技術(shù)的快速發(fā)展和深入普及，人們獲取知識(shí)的主要途徑由傳統(tǒng)的書籍、報(bào)紙和電視轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)，特別是系統(tǒng)性的領(lǐng)域知識(shí)認(rèn)知也更多的發(fā)生在基于互聯(lián)網(wǎng)的在線教育場(chǎng)景下。基于互聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)獲取方式為個(gè)體積累了大量的認(rèn)知過(guò)程數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這些個(gè)體數(shù)據(jù)的分析可以實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的、準(zhǔn)確的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)。

保羅.撒伽德在《認(rèn)知科學(xué)導(dǎo)論》中指出“認(rèn)知科學(xué)是研究人類如何將信息轉(zhuǎn)化為知識(shí)過(guò)程的跨領(lǐng)域?qū)W科，涵括哲學(xué)、心理學(xué)、人工智能、神經(jīng)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和人類學(xué)”。認(rèn)知科學(xué)旨在研究記憶、感知、知識(shí)表征、推理以及決策過(guò)程等方面，本發(fā)明將從計(jì)算的角度，著重關(guān)注于認(rèn)知過(guò)程模型、知識(shí)獲取過(guò)程以及個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)研究。本發(fā)明涉及的現(xiàn)有技術(shù)有：

現(xiàn)有技術(shù)一：貝葉斯知識(shí)跟蹤模型(bayesianknowledgetracing,bkt)。bkt模型是目前主流的建模個(gè)體認(rèn)知過(guò)程的方法，由corbett等人與1995年公開發(fā)表(corbett,a.t.,anderson,j.r.:knowledgetracing:modelingtheacquisitionofproce-duralknowledge.in:umuai.volume4.(1995)253-278)。該模型基本思想是通過(guò)個(gè)體可觀測(cè)的認(rèn)知表現(xiàn)數(shù)據(jù)估計(jì)個(gè)體不可觀測(cè)的隱含知識(shí)狀態(tài)，通過(guò)模擬人類認(rèn)知過(guò)程中可能存在猜測(cè)、失誤以及遺忘的特性，并且考慮了對(duì)知識(shí)的初始掌握狀態(tài)以及認(rèn)知能力，最終構(gòu)建個(gè)體的知識(shí)跟蹤模型。如圖1所示bkt模型通過(guò)四個(gè)參數(shù)來(lái)模擬個(gè)體的認(rèn)知過(guò)程，分別為p(l0)、p(t)、p(g)和p(s)，其中p(l0)表示在初始狀態(tài)下個(gè)體掌握某知識(shí)點(diǎn)的概率，p(t)表示個(gè)體對(duì)某知識(shí)點(diǎn)從未認(rèn)知狀態(tài)到認(rèn)知狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，即個(gè)體的認(rèn)知能力，p(g)表示個(gè)體在未掌握某知識(shí)點(diǎn)的情況下做對(duì)該知識(shí)點(diǎn)的概率(猜對(duì)的概率)，p(s)表示個(gè)體在掌握某知識(shí)點(diǎn)的情況下反而做錯(cuò)的概率(失誤的概率)。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)認(rèn)知環(huán)境中的數(shù)據(jù)積累實(shí)現(xiàn)bkt模型的參數(shù)求解，進(jìn)而模擬個(gè)體認(rèn)知過(guò)程。

現(xiàn)有技術(shù)二：經(jīng)典個(gè)體知識(shí)測(cè)試?yán)碚摗Ｔ摾碚撏ㄟ^(guò)問(wèn)卷調(diào)查或者考試的方式進(jìn)行，然后對(duì)測(cè)驗(yàn)中的客觀題目通過(guò)自動(dòng)化或者人工的方式批閱，主觀題目往往只能通過(guò)人工方式批閱，最終形成一個(gè)量化得分作為個(gè)體的知識(shí)評(píng)價(jià)。這種個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)技術(shù)的特點(diǎn)是對(duì)所有個(gè)體都實(shí)施相同的測(cè)驗(yàn)題目而不考慮各人的實(shí)際知識(shí)水平狀態(tài)。

現(xiàn)有技術(shù)三：基于項(xiàng)目反應(yīng)理論(itemresponsetheory，irt)的個(gè)體測(cè)試技術(shù)。該技術(shù)采用數(shù)學(xué)模型表示以及推導(dǎo)個(gè)體的認(rèn)知能力，對(duì)不同能力的個(gè)體動(dòng)態(tài)抽取不同的項(xiàng)目進(jìn)行測(cè)試，最終形成個(gè)體認(rèn)知能力的評(píng)價(jià)。irt理論的主要特點(diǎn)是項(xiàng)目參數(shù)不變性，即每個(gè)項(xiàng)目的難度，區(qū)分度和猜測(cè)參數(shù)不會(huì)隨著個(gè)體的不同而改變，此外irt技術(shù)不能保證個(gè)體同一知識(shí)空間內(nèi)進(jìn)行度量。

現(xiàn)有技術(shù)的缺陷：現(xiàn)有技術(shù)一，可以描述個(gè)體對(duì)于單個(gè)知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知結(jié)果，但是沒(méi)有形成對(duì)個(gè)體在某個(gè)領(lǐng)域的整體知識(shí)評(píng)價(jià)機(jī)制，也沒(méi)有引入知識(shí)難度以及個(gè)體認(rèn)知能力差異等因素；現(xiàn)有技術(shù)二，傳統(tǒng)的閱卷方式并不能很好的適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，并且僅通過(guò)最終的測(cè)驗(yàn)并不能客觀的評(píng)價(jià)個(gè)體的知識(shí)狀態(tài)(帶有一定的隨機(jī)性)，需要對(duì)個(gè)體的認(rèn)知過(guò)程進(jìn)行建模；現(xiàn)有技術(shù)三，針對(duì)技術(shù)二的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，但是項(xiàng)目參數(shù)的不變性并不能適應(yīng)所有的待評(píng)價(jià)個(gè)體，對(duì)個(gè)體的評(píng)價(jià)無(wú)法保證同一知識(shí)空間內(nèi)進(jìn)行，無(wú)法形成個(gè)體在整體領(lǐng)域的知識(shí)評(píng)價(jià)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明提出一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)方法，包括：

步驟1，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)預(yù)處理后生成的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行初始化，根據(jù)初始化后的數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練bkt模型，其中所述初始化后的數(shù)據(jù)集合包括學(xué)習(xí)者集合、知識(shí)點(diǎn)集合以及學(xué)習(xí)者對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)答結(jié)果序列；

步驟2，根據(jù)所述bkt模型，計(jì)算所述初始化后的數(shù)據(jù)集合中每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)、每位學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力；

步驟3，根據(jù)所述學(xué)習(xí)者對(duì)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的回答序列訓(xùn)練新bkt模型，將所述新bkt模型回代到每一次隱含狀態(tài)的轉(zhuǎn)移中，獲取學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合；

步驟4，根據(jù)所述難度系數(shù)以及所述認(rèn)知能力構(gòu)建目標(biāo)知識(shí)集合，根據(jù)所述學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合與所述目標(biāo)知識(shí)集合計(jì)算學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)得分。

所述步驟1中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括：

(1)刪除數(shù)據(jù)中知識(shí)點(diǎn)為空的記錄；

(2)刪除數(shù)據(jù)中題目類型為開放式回答的記錄；

(3)調(diào)整是否回答正確字段值不為0或1的記錄，如果字段值大于等于0.5則調(diào)整是否回答正確的字段值為1，如果字段值小于0.5則調(diào)整回答正確的字段值為0。

所述步驟1中對(duì)預(yù)處理后生成的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行初始化包括：

(1)學(xué)習(xí)者集合：遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)，統(tǒng)計(jì)出所有的學(xué)習(xí)者；

(2)知識(shí)點(diǎn)集合：遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)，統(tǒng)計(jì)出某學(xué)科領(lǐng)域的所有知識(shí)點(diǎn)；

(3)回答序列：統(tǒng)計(jì)出數(shù)據(jù)庫(kù)中每位學(xué)習(xí)者對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的回答序列。

所述步驟1中訓(xùn)練btk模型包括：

步驟11，初始化參數(shù)矩陣skm×n為空集，其中s為學(xué)習(xí)者集合，k為知識(shí)點(diǎn)集合，m為學(xué)習(xí)者數(shù)量，n為知識(shí)點(diǎn)數(shù)量；

步驟12，從學(xué)習(xí)者集合中選擇某個(gè)學(xué)習(xí)者si∈s以及所述學(xué)習(xí)者所練習(xí)過(guò)的某個(gè)知識(shí)點(diǎn)kj∈kⁱ；

步驟13，對(duì)于<si,kj>獲取認(rèn)知序列r^i,j，將r^i,j作為輸入，訓(xùn)練bkt模型；

步驟14，將bkt模型參數(shù)作為一行插入到skm×n矩陣中；

步驟15，重復(fù)步驟2-3，直至遍歷完所有的學(xué)習(xí)者及知識(shí)點(diǎn)。

所述步驟2中計(jì)算難度系數(shù)包括：

步驟211，初始化難度系數(shù)詞典dmap為空集；

步驟212，從知識(shí)點(diǎn)集合中選取某個(gè)知識(shí)點(diǎn)kj∈k；

步驟213，從參數(shù)矩陣skm×n集合中選出所有練習(xí)過(guò)知識(shí)點(diǎn)kj的學(xué)習(xí)者對(duì)應(yīng)的bkt模型參數(shù)向量；

步驟214，計(jì)算知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)dj；

步驟215，將<kj,dj>插入詞典dmap<kj,dj>；

步驟216，重復(fù)步驟212-215,直至遍歷所有知識(shí)點(diǎn)。

所述步驟2中計(jì)算每位學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力包括：

步驟217，初始化認(rèn)知能力字典lmap為空集；

步驟218，從學(xué)習(xí)者集合中選取某個(gè)學(xué)習(xí)者si∈s；

步驟219，從參數(shù)矩陣skm×n集合中選出學(xué)習(xí)者si練習(xí)過(guò)的所有知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的bkt模型參數(shù)向量；

步驟220，計(jì)算學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力li；

步驟221，將<si,li>插入詞典lmap<si,li>；

步驟222，重復(fù)步驟218-221,直至遍歷所有學(xué)習(xí)者。

所述步驟3中獲取學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合包括：

步驟31，初始每位學(xué)習(xí)者已掌握的知識(shí)點(diǎn)集合為空；

步驟32，從學(xué)習(xí)者集合中選擇學(xué)習(xí)者si∈s及其練習(xí)過(guò)的知識(shí)點(diǎn)kj∈kⁱ；

步驟33，按照時(shí)間順序遍歷<si,kj>對(duì)應(yīng)的應(yīng)答結(jié)果序列r^i,j∈r^i,j；

步驟34，如果r^i,j＝＝1則如果r^i,j＝＝0則其中pi,j(ln-1)為出始狀態(tài)下學(xué)習(xí)者si掌握知識(shí)點(diǎn)kj的概率，pi,j(s)為學(xué)習(xí)者si在掌握知識(shí)點(diǎn)kj的情況下，做錯(cuò)該知識(shí)點(diǎn)的概率，pi,j(g)為學(xué)習(xí)者si能夠猜對(duì)知識(shí)點(diǎn)kj的概率；

步驟35，計(jì)算pi,j(ln)＝pi,j(ln-1)+(1-pi,j(ln-1))*pi,j(t)，pi,j(t)為學(xué)習(xí)者si對(duì)于知識(shí)點(diǎn)kj從未學(xué)會(huì)狀態(tài)到學(xué)會(huì)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率；

步驟36，如果pi,j(ln)≥β，將知識(shí)點(diǎn)kj加入到

其中，l表示學(xué)習(xí)者對(duì)某知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知過(guò)程；g表示學(xué)習(xí)者在認(rèn)知過(guò)程中猜測(cè)的行為；s表示學(xué)習(xí)者認(rèn)知過(guò)程中失誤的事件；t表示學(xué)習(xí)者對(duì)某知識(shí)點(diǎn)訓(xùn)練過(guò)后，由未掌握狀態(tài)向掌握狀態(tài)的轉(zhuǎn)移事件。

本發(fā)明還提出一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，包括：

預(yù)處理模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)預(yù)處理后生成的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行初始化，根據(jù)初始化后的數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練bkt模型，其中所述初始化后的數(shù)據(jù)集合包括學(xué)習(xí)者集合、知識(shí)點(diǎn)集合以及學(xué)習(xí)者對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)答結(jié)果序列；

初始化模塊，用于根據(jù)所述bkt模型，計(jì)算所述初始化后的數(shù)據(jù)集合中每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)、每位學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力；

獲取已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合模塊，用于根據(jù)所述學(xué)習(xí)者對(duì)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的回答序列訓(xùn)練新bkt模型，將所述新bkt模型回代到每一次隱含狀態(tài)的轉(zhuǎn)移中，獲取學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合；

評(píng)價(jià)模塊，用于根據(jù)所述難度系數(shù)以及所述認(rèn)知能力構(gòu)建目標(biāo)知識(shí)集合，根據(jù)所述學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合與所述目標(biāo)知識(shí)集合計(jì)算學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)得分。

所述預(yù)處理模塊中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括：

(1)刪除數(shù)據(jù)中知識(shí)點(diǎn)為空的記錄；

(2)刪除數(shù)據(jù)中題目類型為開放式回答的記錄；

(3)調(diào)整是否回答正確字段值不為0或1的記錄，如果字段值大于等于0.5則調(diào)整是否回答正確的字段值為1，如果字段值小于0.5則調(diào)整回答正確的字段值為0。

由以上方案可知，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

本發(fā)明為個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)提供了新的技術(shù)思路，通過(guò)模擬個(gè)體認(rèn)知過(guò)程，度量個(gè)體的知識(shí)狀態(tài)集合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)個(gè)體在認(rèn)知表現(xiàn)維度上的評(píng)價(jià)。

附圖說(shuō)明

圖1為貝葉斯知識(shí)跟蹤模型的示意圖；

圖2為基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)機(jī)制的步驟流程圖；

圖3為學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)實(shí)施例步驟流程圖；

圖4為個(gè)體知識(shí)集合關(guān)系示意圖；

圖5為知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)分布直方圖；

圖6為學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力分布直方圖；

圖7為學(xué)習(xí)者認(rèn)知表現(xiàn)得分分布直方圖。

具體實(shí)施方式

為解決現(xiàn)有技術(shù)中出現(xiàn)的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明的目的在于根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下個(gè)體積累的認(rèn)知過(guò)程數(shù)據(jù)，測(cè)量個(gè)體的知識(shí)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)個(gè)體在認(rèn)知表現(xiàn)維度的評(píng)價(jià)。

一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，涉及到的技術(shù)方案如圖2所示，技術(shù)方案涉及到的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)及說(shuō)明如下。

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。

通?；ヂ?lián)網(wǎng)認(rèn)知環(huán)境積累的數(shù)據(jù)集合中存在知識(shí)點(diǎn)字段為空的記錄，這些記錄無(wú)法提供個(gè)體與知識(shí)的關(guān)聯(lián)性，需要將知識(shí)點(diǎn)字段為空的記錄刪除；數(shù)據(jù)集合中存在多種題目類型，包括：?jiǎn)芜x題目，輸入代數(shù)公式類型題目，開放式題目，其中開放式題目是指無(wú)論個(gè)體輸入何種答案，系統(tǒng)都默認(rèn)回答正確，因此開放式題目無(wú)法衡量個(gè)體的知識(shí)狀態(tài)，需要將此類數(shù)據(jù)刪除。

2.數(shù)據(jù)集合初始化。

數(shù)據(jù)集合初始化階段為后續(xù)步驟提供基礎(chǔ)通用的數(shù)據(jù)集合，目的是降低需要多次使用的通用集合的計(jì)算時(shí)間代價(jià)。該步驟主要統(tǒng)計(jì)出數(shù)據(jù)集中所有的個(gè)體、知識(shí)點(diǎn)，分別構(gòu)成個(gè)體集合和知識(shí)點(diǎn)集合，針對(duì)每位個(gè)體統(tǒng)計(jì)出其訓(xùn)練過(guò)的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的回答序列。

3.訓(xùn)練貝葉斯知識(shí)跟蹤(bkt)模型。

基于個(gè)體對(duì)知識(shí)點(diǎn)的回答序列，為每位個(gè)體及其所練習(xí)過(guò)的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)訓(xùn)練出bkt模型。模型輸出個(gè)體在某個(gè)知識(shí)點(diǎn)上的認(rèn)知過(guò)程模擬參數(shù)，包括：初始狀態(tài)掌握該知識(shí)點(diǎn)的概率、個(gè)體對(duì)某知識(shí)點(diǎn)從未認(rèn)知狀態(tài)到認(rèn)知狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率、對(duì)知識(shí)點(diǎn)猜對(duì)的概率和對(duì)知識(shí)點(diǎn)失誤的概率。

4.計(jì)算個(gè)體認(rèn)知能力。

認(rèn)知能力是個(gè)體的固有屬性，每位個(gè)體具備不同的認(rèn)知能力。某特定個(gè)體的認(rèn)知能力可以通過(guò)該個(gè)體在練習(xí)過(guò)的所有題目上的綜合表現(xiàn)來(lái)表征。本發(fā)明通過(guò)上述思想來(lái)計(jì)算個(gè)體認(rèn)知率。

5.計(jì)算知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)。

難度系數(shù)是用來(lái)衡量知識(shí)點(diǎn)固有難度的指標(biāo)。利用所有個(gè)體在不同知識(shí)點(diǎn)之間的認(rèn)知率差異，計(jì)算不同知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)。

6.計(jì)算每位個(gè)體已掌握的知識(shí)集合和應(yīng)該掌握的知識(shí)集合。

如果個(gè)體不斷地重復(fù)練習(xí)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)，往往練習(xí)達(dá)到一定次數(shù)后，該個(gè)體可以掌握此特定知識(shí)點(diǎn)，通過(guò)訓(xùn)練個(gè)體對(duì)該知識(shí)點(diǎn)的bkt模型，可以計(jì)算出在當(dāng)前數(shù)據(jù)時(shí)間片下該個(gè)體是否掌握了此知識(shí)點(diǎn)，因此在某個(gè)確定的時(shí)間片處可以計(jì)算出個(gè)體已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合。本發(fā)明假設(shè)如果某個(gè)體同一班級(jí)的絕大部分個(gè)體都掌握了某個(gè)知識(shí)點(diǎn)以及該個(gè)體的認(rèn)知能力超過(guò)此知識(shí)點(diǎn)的固有難度，則該個(gè)體應(yīng)該掌握此知識(shí)點(diǎn)，因此可以計(jì)算出每位個(gè)體應(yīng)該掌握的知識(shí)集合。

7.基于知識(shí)表現(xiàn)對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)。

個(gè)體知識(shí)表現(xiàn)是指該個(gè)體掌握知識(shí)集合相比于應(yīng)該掌握的知識(shí)集合的比例。步驟6中已經(jīng)計(jì)算出每位個(gè)體已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合和應(yīng)該掌握的知識(shí)點(diǎn)集合，通過(guò)兩個(gè)集合中元素?cái)?shù)量的比值可以衡量個(gè)體的認(rèn)知表現(xiàn)情況。

8.發(fā)掘知識(shí)表現(xiàn)較差和優(yōu)秀的個(gè)體。

通過(guò)對(duì)個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)的得分排序，可以發(fā)掘知識(shí)表現(xiàn)較差以及優(yōu)秀的個(gè)體。

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，以下結(jié)合附圖2，提供一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)方法的實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明實(shí)施方式做進(jìn)一步地詳細(xì)描述，如下所示：

1、符號(hào)定義及問(wèn)題形式化描述

首先，為形式化定義個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)問(wèn)題，以及對(duì)該問(wèn)題的科學(xué)求解過(guò)程，核心數(shù)學(xué)符號(hào)定義如下：

表1：基于認(rèn)知過(guò)程鏈的學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)問(wèn)題符號(hào)定義與說(shuō)明

(1)知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)(coefficientofdifficulty)

知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)是衡量某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的固有屬性，知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)的提出是基于每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都有不同的被認(rèn)知難度的假設(shè)，例如:通常來(lái)講乘法和除法要比加法和減法具有更高的難度系數(shù)。在本設(shè)計(jì)中，知識(shí)點(diǎn)難度系數(shù)無(wú)法從數(shù)據(jù)集中直接獲取，需要通過(guò)啟發(fā)式策略獲取。

假設(shè)通過(guò)所有練習(xí)過(guò)某知識(shí)點(diǎn)的個(gè)體在該知識(shí)點(diǎn)上平均認(rèn)知表現(xiàn)能夠在一定程度上衡量該知識(shí)點(diǎn)的難度。

定義1(知識(shí)點(diǎn)難度)：給定一個(gè)知識(shí)點(diǎn)kj，練習(xí)過(guò)該知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)者集合以及bkt模型矩陣skm×n。知識(shí)點(diǎn)kj的難度dj為：

(2)認(rèn)知能力(learningrate)

不同的個(gè)體之間具有不同的認(rèn)知能力，假設(shè)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力可以通過(guò)該學(xué)習(xí)者在練習(xí)過(guò)的所有題目上面的綜合表現(xiàn)來(lái)表征。例如：學(xué)習(xí)者a練習(xí)過(guò)加法、減法、乘法和除法四個(gè)知識(shí)點(diǎn)，學(xué)習(xí)b也同樣練習(xí)過(guò)這四個(gè)知識(shí)點(diǎn)，但是a對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知能力p(t)都高于學(xué)習(xí)者b。本設(shè)計(jì)任務(wù)學(xué)習(xí)者a的認(rèn)知能力高于學(xué)習(xí)者b。

定義2(學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力)：給定一個(gè)學(xué)習(xí)者si，si練習(xí)過(guò)的知識(shí)點(diǎn)集合以及bkt模型矩陣skm×n。學(xué)習(xí)者si的認(rèn)知能力li為：

(3)已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)(masteredskill)

學(xué)習(xí)者通過(guò)對(duì)某一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的不斷練習(xí)，最終會(huì)掌握該知識(shí)點(diǎn)，則將該知識(shí)點(diǎn)添加到該學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合中。因此在整個(gè)數(shù)據(jù)集合中對(duì)每個(gè)學(xué)習(xí)者不斷尋找其已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)并構(gòu)建該學(xué)習(xí)者的掌握知識(shí)點(diǎn)集合。下面對(duì)如何判別學(xué)習(xí)者是否掌握某知識(shí)點(diǎn)給出形式化定義。

定義3(已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn))：給定學(xué)習(xí)者si，知識(shí)點(diǎn)kj，bkt模型sikj＝<pi,j(l0),pi,j(t),pi,j(g),pi,j(s)>，學(xué)習(xí)者si對(duì)于知識(shí)點(diǎn)kj的回答序列以及一個(gè)判別系數(shù)e,令n＝|r^i,j|。則滿足下述條件則說(shuō)明學(xué)習(xí)者si掌握了知識(shí)點(diǎn)kj：

pi,j(ln)＝pi,j(ln-1)+(1-pi,j(ln-1))*pi,j(t)

并且

pi,j(ln)≥e

(1)目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)(targetskill)

假設(shè)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)能力在一定程度上超過(guò)了知識(shí)點(diǎn)的難度，則認(rèn)為該學(xué)習(xí)者應(yīng)該掌握該知識(shí)點(diǎn)，進(jìn)一步將該知識(shí)點(diǎn)加入到該學(xué)習(xí)者的目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合。學(xué)習(xí)者的目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合應(yīng)該包含該學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合。

定義4(目標(biāo)知識(shí)點(diǎn))：給定學(xué)習(xí)者si，知識(shí)點(diǎn)kj，以及一個(gè)判別系數(shù)ε，從dmap<kj,dj>中獲取知識(shí)點(diǎn)kj的難度系數(shù)dj，從lmap<si,li>中獲取學(xué)習(xí)者si的認(rèn)知能力li。則滿足下述條件則說(shuō)明知識(shí)點(diǎn)kj屬于學(xué)習(xí)者si的目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)。

li≥εdj

(2)學(xué)習(xí)者的知識(shí)評(píng)價(jià)

本發(fā)明設(shè)計(jì)主要考慮從三個(gè)維度來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者知識(shí)狀態(tài)，最主要的方面是基于知識(shí)水平評(píng)估的維度來(lái)度量，另外兩個(gè)維度分別為情感狀態(tài)維度和學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)維度。大量的相關(guān)研究顯示學(xué)習(xí)過(guò)程中的情感狀態(tài)以及學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)都會(huì)極大影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果。

f(si)＝αf1(si,knowledge)+βf2(si,affect)+γf3(si,behavior)

由于多維度信息集成的困難性，本發(fā)明目前實(shí)現(xiàn)知識(shí)水平維度來(lái)挖掘表現(xiàn)較差的學(xué)習(xí)者，通過(guò)已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合與目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合的面積比例確定學(xué)習(xí)者在知識(shí)水平維度的表現(xiàn)情況，比如：某學(xué)習(xí)者目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合中知識(shí)點(diǎn)數(shù)量很多，但是其已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合中知識(shí)點(diǎn)數(shù)量很少，則說(shuō)明該學(xué)習(xí)者在知識(shí)水平維度表現(xiàn)較差。

定義5(學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)計(jì)算)：給定學(xué)習(xí)者si，已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合以及目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合學(xué)習(xí)者si的認(rèn)知表現(xiàn)為：

本發(fā)明案例實(shí)施步驟

根據(jù)上文中的符號(hào)以及定義，圖4中所示知識(shí)集合之間的關(guān)系，全部知識(shí)點(diǎn)集合表示學(xué)科領(lǐng)域中全部的知識(shí)點(diǎn)，掌握知識(shí)點(diǎn)集合表示某學(xué)習(xí)者在該學(xué)科領(lǐng)域中已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合，目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合表示該學(xué)習(xí)者應(yīng)該掌握但是尚未掌握的知識(shí)點(diǎn)集合。下面將對(duì)基于認(rèn)知過(guò)程鏈的學(xué)習(xí)者評(píng)價(jià)機(jī)制中的各個(gè)實(shí)施步驟給出介紹以及對(duì)應(yīng)的偽代碼。

步驟s110，數(shù)據(jù)預(yù)處理；

數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要是將不符合條件的數(shù)據(jù)記錄去除或者進(jìn)行調(diào)整，主要執(zhí)行以下操作：

(1)刪除數(shù)據(jù)集中知識(shí)點(diǎn)為空的記錄；

(2)刪除數(shù)據(jù)集中題目類型為開放式回答的記錄；

(3)調(diào)整是否回答正確字段值不為0或1的記錄，如果字段值大于等于0.5則調(diào)整是否回答正確字段值為1，如果字段值小于0.5則調(diào)整字段值為0。

步驟s120，數(shù)據(jù)集合初始化。

對(duì)于需要重復(fù)使用的數(shù)據(jù)集合，在初始化階段計(jì)算并保存，可以降低后續(xù)計(jì)算過(guò)程中的時(shí)間開銷。該步驟需要完成以下三類數(shù)據(jù)集合的初始化：

(1)學(xué)習(xí)者集合：遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)，統(tǒng)計(jì)出系統(tǒng)中所有的學(xué)習(xí)者；

(2)知識(shí)點(diǎn)集合：遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)，統(tǒng)計(jì)出系統(tǒng)中某學(xué)科領(lǐng)域的所有知識(shí)點(diǎn)；

(3)回答序列：統(tǒng)計(jì)出數(shù)據(jù)庫(kù)中每位學(xué)習(xí)者對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的回答序列。其中回答序列是指隨著時(shí)間的遷移，學(xué)習(xí)者對(duì)于某個(gè)知識(shí)點(diǎn)每次回答是否正確組成的0，1序列，其中0表示回答錯(cuò)誤，1表示回答正確。

步驟s130，訓(xùn)練bkt模型。

bkt模型是只具備一個(gè)隱含節(jié)點(diǎn)和一個(gè)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)的隱馬爾科夫模型，目標(biāo)是根據(jù)某個(gè)學(xué)習(xí)者對(duì)于某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的做題結(jié)果序列估計(jì)出該學(xué)習(xí)者對(duì)于該知識(shí)點(diǎn)的初始知識(shí)概率、學(xué)習(xí)能力概率、猜測(cè)概率以及失誤概率，即<pi,j(l0),pi,j(t),pi,j(g),pi,j(s)>。

bkt模型實(shí)現(xiàn)的偽代碼如下所示：

步驟s140，計(jì)算每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)。

基于bkt模型參數(shù)，計(jì)算數(shù)據(jù)集中每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)，該部分算法的實(shí)現(xiàn)思想是基于如下兩個(gè)假設(shè)：

a)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都具備相應(yīng)的難度系數(shù)，并且不同的知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)很可能不相同；

b)某特定知識(shí)點(diǎn)會(huì)有很多學(xué)習(xí)者練習(xí)過(guò)，知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)可以通過(guò)這些練習(xí)者的平均學(xué)習(xí)效率來(lái)衡量。

基于以上兩個(gè)假設(shè)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)偽代碼如下：

步驟s141，計(jì)算每個(gè)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力。

基于bkt模型參數(shù)，計(jì)算數(shù)據(jù)集中每位學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力。該部分算法的實(shí)現(xiàn)是基于如下兩個(gè)假設(shè)：

a)學(xué)習(xí)者之間的認(rèn)知能力具有差異化；

b)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力可以通過(guò)練習(xí)過(guò)的知識(shí)點(diǎn)來(lái)衡量。

基于上述假設(shè)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力的算法偽代碼如下：

步驟s142，發(fā)掘?qū)W習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合。

根據(jù)學(xué)習(xí)者對(duì)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的回答序列可以訓(xùn)練出bkt模型，將訓(xùn)練處的bkt模型回代到每一次隱含狀態(tài)的轉(zhuǎn)移中，可以得到最后一次回答該知識(shí)點(diǎn)時(shí)對(duì)應(yīng)得隱含狀態(tài)為“已掌握狀態(tài)”的概率，即學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握了該知識(shí)點(diǎn)的概率。

進(jìn)一步為每位學(xué)習(xí)者計(jì)算其已掌握的知識(shí)點(diǎn)集合。參見定義3的貝葉斯概率迭代公式，給出計(jì)算學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握知識(shí)點(diǎn)集合的算法偽代碼。

步驟s150，為每個(gè)學(xué)生發(fā)掘目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合。

目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合即學(xué)習(xí)者應(yīng)該掌握但尚未掌握的知識(shí)點(diǎn)集合，根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力以及知識(shí)點(diǎn)的難度判定某知識(shí)點(diǎn)是否是該學(xué)習(xí)者的目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)。參見定義4。給出計(jì)算學(xué)習(xí)者目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合的算法偽代碼如下：

步驟s160,計(jì)算學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)得分。

學(xué)習(xí)者認(rèn)知表現(xiàn)的差異通過(guò)學(xué)習(xí)者已掌握的知識(shí)集合和目標(biāo)知識(shí)集合的大小來(lái)衡量，根據(jù)定義6中公式定義，基于步驟s142和步驟s150中算法的輸出，為每位學(xué)習(xí)者計(jì)算出認(rèn)知表現(xiàn)得分，進(jìn)一步將每位學(xué)習(xí)者按照其認(rèn)知表現(xiàn)得分由低到高排序，即可找出優(yōu)秀學(xué)習(xí)者和較差學(xué)習(xí)者。

本發(fā)明實(shí)施例的實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示如下：圖5給出知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)分布，可以看出系統(tǒng)中大多數(shù)知識(shí)點(diǎn)是中等難度。圖6展示了學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力分布，從圖中可以看出系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力的分布情況呈現(xiàn)正態(tài)分布趨勢(shì)，與現(xiàn)實(shí)世界中的規(guī)律相符。圖7是學(xué)習(xí)者認(rèn)知表現(xiàn)得分的分布直方圖，橫坐標(biāo)代表表現(xiàn)得分，縱坐標(biāo)代表特定得分范圍內(nèi)的學(xué)習(xí)者數(shù)目，認(rèn)知表現(xiàn)得分在0.5左右的人數(shù)最。最終求得認(rèn)知表現(xiàn)較差的top-5學(xué)習(xí)者如下：

本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)上述步驟實(shí)現(xiàn)了基于認(rèn)知過(guò)程鏈的學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)機(jī)制。本發(fā)明實(shí)施例將來(lái)可以應(yīng)用到學(xué)習(xí)網(wǎng)站中，幫助學(xué)習(xí)者進(jìn)行自我干預(yù)反饋以及制定個(gè)性化學(xué)習(xí)方案。

本發(fā)明還提出一種基于認(rèn)知過(guò)程鏈的個(gè)體知識(shí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，包括：

預(yù)處理模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)預(yù)處理后生成的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行初始化，根據(jù)初始化后的數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練bkt模型，其中所述初始化后的數(shù)據(jù)集合包括學(xué)習(xí)者集合、知識(shí)點(diǎn)集合以及學(xué)習(xí)者對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)答結(jié)果序列；

初始化模塊，用于根據(jù)所述bkt模型，計(jì)算所述初始化后的數(shù)據(jù)集合中每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)、每位學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力；

獲取已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合模塊，用于根據(jù)所述學(xué)習(xí)者對(duì)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的回答序列訓(xùn)練新bkt模型，將所述新bkt模型回代到每一次隱含狀態(tài)的轉(zhuǎn)移中，獲取學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合；

評(píng)價(jià)模塊，用于根據(jù)所述難度系數(shù)以及所述認(rèn)知能力構(gòu)建目標(biāo)知識(shí)集合，根據(jù)所述學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)集合與所述目標(biāo)知識(shí)集合計(jì)算學(xué)習(xí)者知識(shí)評(píng)價(jià)得分。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。