在以人為本、以創(chuàng)新人才培養(yǎng)為目標(biāo)的現(xiàn)代教育教學(xué)理念下,教育者致力于使每位學(xué)習(xí)者獲得個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)并得到充分發(fā)展。在我國的學(xué)校教育中,生師比較高,教師難以關(guān)注每位學(xué)生,并為其提供個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)。基于計(jì)算機(jī)的認(rèn)知診斷測試可以通過診斷學(xué)生的認(rèn)知結(jié)構(gòu),為其提供個(gè)性化的補(bǔ)救學(xué)習(xí)服務(wù)。認(rèn)知診斷是個(gè)性化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),規(guī)則空間模型是認(rèn)知診斷的有效方法之一。但規(guī)則空間模型通常需要大量樣本進(jìn)行參數(shù)估計(jì)才能獲取較為準(zhǔn)確的診斷結(jié)果,適用于學(xué)生多、知識結(jié)構(gòu)復(fù)雜、題量大、周期長的大型考試。然而,在實(shí)際教學(xué)中,往往需要在較短周期內(nèi)開展小樣本診斷測試,及時(shí)補(bǔ)救學(xué)生知識漏洞,從而避免問題積攢,促進(jìn)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)。通過分析大量國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn),本研究發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別方式不受樣本數(shù)量限制,故本研究將規(guī)則空間模型的Q矩陣?yán)碚撆cBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別相結(jié)合,提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知診斷方法,以降低規(guī)則空間模型對樣本數(shù)量的要求,實(shí)現(xiàn)小樣本認(rèn)知診斷。該方法的基本思想是:保留規(guī)則空間模型的Q矩陣?yán)碚?將其大樣本模式識別階段替換為小樣本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的模式識別方法。首先確定認(rèn)知診斷屬性及測試項(xiàng)目,生成理...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜

6更適合在課堂教學(xué)評估中使用[24]。2017年劉妍等人研究發(fā)現(xiàn)國內(nèi)尚缺乏CD-CAT的實(shí)驗(yàn)研究與實(shí)踐應(yīng)用，理論概況和現(xiàn)狀綜述占CD-CAT研究的89%[25]。圖1-1高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜隨著理論研究的不斷實(shí)踐，認(rèn)知診斷的價(jià)值不斷凸顯，其在應(yīng)用研究方面取得了一定的成效。2....

圖3-6實(shí)際反應(yīng)模式0111111的模式識別

28式識別，需要進(jìn)行特征提取轉(zhuǎn)化為實(shí)際反應(yīng)模式，才能用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對轉(zhuǎn)化后的測試集進(jìn)行分類。實(shí)際反應(yīng)模式的表示形式與期望反應(yīng)模式一樣，都用0和1表示是否正確解答7個(gè)測試項(xiàng)目，但實(shí)際反應(yīng)模式包括學(xué)生猜測和失誤的所有可能的答題結(jié)果，共有27=128種模式，期望反應(yīng)模式只包含理想狀態(tài)下....

圖3-8知識點(diǎn)已掌握人數(shù)分布圖

30圖3-7認(rèn)識結(jié)構(gòu)人數(shù)分布圖圖3-8知識點(diǎn)已掌握人數(shù)分布圖3.4.2推薦學(xué)習(xí)資源與路徑認(rèn)知診斷結(jié)果能夠幫助學(xué)生分析學(xué)情，明確學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)。學(xué)生明確補(bǔ)救學(xué)習(xí)的目標(biāo)后，需要有效的學(xué)習(xí)服務(wù)幫助他們及時(shí)補(bǔ)救學(xué)習(xí)。BPNNCD的學(xué)習(xí)服務(wù)包括學(xué)習(xí)資源推薦和學(xué)習(xí)路徑推薦，學(xué)習(xí)資源推薦可以避免....

本文編號：3991515