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• 本文标题：基于认知诊断的个性化习题算法.docx
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• 内容摘要：摘要随着技术的发展，我们的生活方式、学习方式都在被改变。资源的增多，方式的变化，潜移默化的影响着传统教育。越来越多的学习者使用在线资源，并产生了大量数据，这些数据蕴含着巨大的分析和市场价值，进一步推动了教育领域的个性化服务的发展。个性化推荐的目的是根据用户的个性特征选择合适的内容提供给用户。在对学习者所产生的大量相关数据进行专业化分析的基础上，个性化的学习能够做到对其诸如学习的风格和学习的能力以及认知水平等方面的因素加以深入地分析，从而将适合的学习方式为他们进行有机地选择。这样，在对合适的学习资源加以推荐的基础上，提高他们的获取知识的效率的同时，帮助他们学到更多的知识。在对学习者的学习效果的检测方面，所使用的方法往往是比较多的。较多采用，同时也是最便捷的方式——练习。本文研究的关键问题就是在线学习系统如何根据学生当前的学习状态为他们提供适当的练习。在传统的教育教学过程中，主要依靠老师手动挑选试题。伴随着在线教育网站和题库系统的泛应用，繁多的练习资源使得这种依靠人工经验的方法难以自动化地向学生完成个性化习题筛选和推荐。互联网不止带来了资源的增加，也丰富了数据。在数据中，蕴含着大量可挖掘的信息。本文在对个性化推荐算法进行研究的基础上，结合认知诊断模型，将一种以基于认知诊断为基本特征的个性化习题推荐算法予以提了出来。在将学习者回答情况作为重要依据的情况下，以对认知诊断模型的结合为重要的前提，实施学习者方面学习水平的建模。这样，在将学习者的学习的水平作为重要基础的情况下，结合习题知识点矩阵和专家标注的难度信息，通过神经网络对习题资源难度进行综合性评估，通过评估结果向学习者生成推荐习题。关键词：数据挖掘，认知诊断，个性化推荐，系统设计ABSTRACTWiththedevelopmentoftechnology，ourlifestyleandleaingstylearechanging。Theincreaseofresourcesandthechangeofwayshaveasubtleinfluenceontraditionaleducation。Moreandmoreleaeusetheseresources，andproducealargeamountofdata，whichcontaigreatanalysisandmarketvalue，andfurtherpromotethedevelopmentofpeonalizedservicesineducation。Thegoalofpeonalizedrecommendationistoselecttherightcontentforuseaccordingtotheirindividualcharacteristics。Peonalizedleaingcananalyzethecognitivelevel，leaingability，leaingstyleandothercharacteristicsofleaethroughalargeamountofdataproducedbyleae。Onthebasisofprofessionalanalysisofalargenumberofrelevantdatageneratedbyleaepeonalizedleaingcanmakeanindepthanalysisoffactouchasleaingstyleleaingabilityandcognitivelevelsoastoorganicallychoosetheappropriateleaingstyleforleae。Inthiswayonthebasisofrecommendingappropriateleaingresourcestheefficiencyoftheirknowledgeacquisitioncanbeimprovedandatthesametimetheycanleamoreknowledge。Intheaspectofdetectingtheleaingeffectofleaethemethodsusedareoftenquitemany。HowtotesttheleaingeffectofstudentsMoreuse，andthemostconvenientwayistopractice。Thekeyproblemofthispaperishowtheonlineleaingsystemprovidesstudentswithappropriateexercisesaccordingtotheircurrentleaingstatus。Inthecasethatleaeawearetakenastheimportantbasisandthecombinationofcognitivediagnosismodelistakenastheimportantpremisethemodelingofleaeleainglevelisimplemented。Inthetraditionalprocessofeducationandteaching，itmainlydependsontheteachertoselectthetestquestiomanually。Withthewideapplicationofonlineeducationwebsitesandquestionbanksystems，alargenumberofpracticalresourcesmakeitdifficulttoautomaticallyselectandrecommendindividualexercises。TheInteetnotonlybringstheincreaseofresources，butalsoenrichesthedata。Indata，thereisalotofinformationthatcanbemined。Basedontheresearchofpeonalizedrecommendationalgorithm，combinedwithcognitivediagnosismodel，thispaperproposesapeonalizedexerciserecommendationalgorithmbasedoncognitivediagnosis。Accordingtotheleaeawe，combinedwiththecognitivediagnosismodel，theleainglevelofleaeismodeled。Basedontheleainglevelofleae，combiningtheproblemknowledgepointmatrixandthedifficultyinformationlabeledbyexperts，theneuralnetworkisusedtoevaluatethedifficultyoftheproblemresources，andtheresultsareusedtogeneratetherecommendedexercisesforleae。Keywords:Datamining，cognitivediagnosis，peonalizedrecommendation，systemdesign目录第一章绪论11。1背景和意义11。2国内外研究现状21。3本文主要工作31。4论文组织结构4第二章推荐技术及相关技术52。1推荐系统概述52。2个性化推荐算法62。2。1协同过滤推荐算法62。2。2基于内容的推荐算法72。3教育领域的推荐技术9第三章基于认知诊断的个性化习题算法103。1认知诊断理论103。2符号定义123。3基于认知诊断的个性化习题算法123。3。1个性化习题推荐问题的描述123。3。2算法流程133。3。3学生认知水平建模143。3。4试题难度评估14第四章个性化习题推荐系统的设计184。1需求分析184。2功能结构设计194。1。1整体架构194。1。2模块设计194。3前台习题原型实现20第五章总结与展望225。1研究总结225。2研究展望22参考文献24致谢26绪论背景和意义教育的作用是通过学习获取知识并能够产生一定作用，但由于个体学习能力、学习进度和学习方法的不同，传统教育模式仅通过教师经验，难以实现个性化学习的目标。随着网络学习的兴起，可利用的教育资源逐渐丰富，使用网络资源进行在线学习已经成为了越来越多学习者的选择。尤其是在过去一年多的时间里，突然爆发的疫情让线下教学几度暂停，线上学习场景需求骤增，在线成为了教育的新场所。尽管在线教育模式为真正实践个性化学习带来了新的可能，但其市场高度自由和开放的特点也使得学习者学习活动的流动性增加、易变性增强、多样性提高。一方面，新的改变增加了原来的个性化学习领域专业研究的难度，另一方面，随着个体的独立性增强，每个人的知识结构、知识能力和学习能力是千差万别的，学习者对于能够提供的个性化服务也提出了新的需求。虽然个性化增加了推荐习题的难度，但是，用户在学习过程中也留下了很多数据，这些数据之间有着很多联系，同时也有很大值得挖掘的空间。数据挖掘在很多领域都得到了应用，在教育领域中也成为了越来越多研究者和教育领域工作者关注的话题：如何利用这些数据改善教学，提高教学效率，让学生的学习质量充分改善并有可视化的显示和追踪。在对相关的学习资源的检索之中，许多用户往往因为在线学习资源利用率的不断提升而感到非常困难。在这样的问题的解决之中，推荐技术所起到的作用是非常大的。不管是图书和音乐，还是电子商务的推荐之中，传统的推荐方法所起到的作用都是非常大的。现如今，在帮助学习者将学习方面的资源予以获取之中，现如今的个性化的推荐系统在教育领域所起到的作用是非常大的。在习题训练方面，个性化的推荐所具备的意义则是更加重要的。不过，现如今，诸如怎样将学习者的历史学习行为作为依据，准确的获得学习者的知识掌握程度，快速找到学习者尚未掌握或掌握不扎实的知识点，明确学习者的学习风格，从而对学习者进行准确的建模，以及怎样做到对题目的精确地理解和表达，都是个性化习题推荐方面所面临的巨大的挑战。学习者在知识储备、学习能力、学习技能等多方面存在差异，但是习题的个性化推荐更关注每个学习者的掌握程度，才能进行更精准的推荐。随着学习的不断进行，学习者对知识的掌握程度和学习能力也会有所变化，这就需要个性化推荐不断迭代优化。针对每一个学习者的自身情况，提供更好的教学服务。国内外研究现状数据挖掘的定义是从大量数据中发现知识和规律的过程。上个世纪八十年代，HNC注册了“数据挖掘”商标。在此期间，也出现了很多算法用来解释数据。1989年，术语“数据库中的知识发现”(KDD)是由GregoryPiatetskyShapiro在国际人工智能联合会议(ICAI)上首次提出。上个世纪九十年代，数据库社区中诞生了“数据挖掘”一词。除了以数据量偏小为基本特征并且将关联规则和统计分析作为重要方面的上个世纪八十年代至上个世纪末的第一个阶段之外，本世纪以来至今的即为第二个阶段。在这一阶段，互联网的软件和硬件都得到了飞速发展，打破了传动的教育模式，出现了线上教学的形式，教育数据快速积累。无论是数据量的提升，还是计算机辅助研究的不断引入，都使得教育领域的数据挖掘地面的研究的受到重视的程度越来越深了。Ivancevic等专家学者所组成的研究者团队通过一系列的观察，得出的结论为：在知识的掌握方面，不同的学习群体之间的差异性是存在的[1]；在引入Bayes网络相关方法的前提条件之下，Khodeir等人实施了各种各样类型学生的建模活动[2]；聚焦于教育效果方面影响因素的研究，Felder等人得出的结论是：不管是学者在的学习方面的喜好，还是学习的具体内容，都是重要的方面[3]；以对学生的学习风格的研究为基本目标，Chen等人的结论是：上述因素能够产生教学效果方面显著的影响[4]；Admad等人所提出的为一种针对新的学生学习风格而探索出来的侦测方法[5]；在对逻辑回归模型加以充分地利用的情况下，Xu等人实施了学生的技能学习轨迹方面有效的研究[6]。在对学生与教育资源方面交互的数据加以充分利用的情况下，Chi等人将一种以基于学习策略为基本特征的评估的算法提了出来[7]。黄文增等专家，经过多年的努力，所提出的为一种新的学生认知水平方面的建模方法[8]。王丽影对数据挖掘的基础知识进行了深入的研究和探讨，对数据挖掘在辅助教师决策和学习者信息分析中的应用提出了自己的见解[9]。李艳红等构建用户个性化学习策略的模型，从而起到了在个性化高效学习方面帮助用户的作用[10]。对于以基于协同过滤为基本特征的信息，LindenG等专家学者们做到了将其推荐而引入至个性化的习题推荐里面[11]；就以基于概率矩阵分解为基本特征的信息而言，KorenY等人将其推荐适配至习题推荐里面[12]；对于心理学里面认知诊断而言，RuppA做到了将其引入至习题推荐之中[13]。在在线评估系统之中，何西平和孙权对协同过滤加以了使用[14]；就姜盼而言，所实施的即为对协同过滤算法方面的相关优化操作[15]；单瑞婷和朱天宇等专家将个性化的推荐提供给了学习者[16][17]；在对协同过滤算法加以采用的情况下，柏茂林所提供的为个性化的习题推荐[18]。这些个性化习题推荐方法关注了学习者之间学习经历的相似度或知识点的掌握情况，但是学生的学习行为是非常复杂的，有很多因素能够影响学生的学习活动和学习表现。只有准确地刻画和评估学生的知识状态和能力水平，才能在个性化习题推荐上更精准。本文主要工作面对大量的习题资源，学习者需要找到合适的学习资源，同时要符合学习者的个性特征，让学习者更高效的掌握知识点。本文通过对数据挖掘相关知识的分析和总结，结合个性化习题推荐的需求，选择合适的数据挖掘方法；将以基于认知诊断为基本特征的个性化习题推荐系统提了出来。这样的一篇毕业论文所研究的为个性化习题推荐系统。通过认知诊断模型确定学生的知识水平，结合神经网络，从而推荐适合学习者的习题。主要包括以下内容：(1)数据挖掘在个性化习题推荐中的应用随着在线教育的发展，有大量的数据可以使用，一个是数据量上不断增长，同时数据信息的维度也在不断丰富。数据挖掘相关研究和工具的使用日趋成熟，作为一种改善实际应用的工具和方法，在教育领域的应用也需要不断优化。因此分析了前人在此领域的研究成果，并给出今后可能的发展方向。（2）认知诊断模型认知诊断的目的是测量学生的特定知识结构和处理能力，以便提供有关学生认知优势和劣势的信息。对学习者的学习活动进行建模，然后从不同的层面，如认知水平、技能水平、学习风格等对学生的学习状态进行评价，是教育数据挖掘的核心任务，它在各种应用任务中起着重要的作用。例如，根据学习者的做题情况，预测学生对知识点的掌握程度。（3）个性化习题推荐算法及系统设计对教育领域中的习题推荐，其所依据的推荐算法与传统推荐算法是由一定差别的，学习者个体特征、学习风格等方面都是存在差异的。在将认知诊断模型作为根据的情况下，实施学习者相关认知水平的建模工作。分析个性化习题推荐系统的需求，并给出简要的业务流程和系统架构。论文组织结构在组织结构而言，这样的一篇毕业论文是这样予以安排的：在作为绪论的第一章之中，文章对其所研究的背景进行了细致的阐述。以此为基础，这篇文章还对这篇文章的主要工作以及组织结构进行了系统化的总结。在作为推荐系统相关理论的第二个章节之中，这篇文章对教育领域相关个性化推荐和数据挖掘的现有理论和成果加以了综述，分析了现有研究成果的不足、改进策略和可能的发展方向。在第三章之中，这篇文章重点介绍了针对学习者的动态认知诊断方法，利用DINA模型对学习者的知识水平进行建模，并结合习题标准的难度，提出了基于认知诊断的个性化习题推荐的算法。在第第个章节之中，这篇文章围绕习题推荐系统相关的需求实施了较为深入的分析。在这篇文章的最后一个章节之中，笔者实施了全文的总结，从而针对个性化推荐在教育领域的更多应用做出展望。推荐系统及相关技术随着互联网技术的不断发展与革新，网络资源的不断更迭，互联网用户进入了一个信息过载的时代。用户的问题不再是信息量不足，而是面对丰富的资源和数据，如何在海量网络信息中最合适的部分，这已经成为热点问题和难点问题。数据挖掘解决的就是数据量过多问题，个性化推荐算法就是实现该功能的核心。本章将对目前主流的部分推荐技术进行介绍。推荐系统概述推荐系统主要解决几个问题。第一个是内容过多，无法给用户进行一个很好的展示。在很多内容平台，当内容不断积累后，就需要改善内容展示的逻辑，增加内容的层次感。同时这种展示不能是毫无逻辑的，应该和用户之间建立更高效的连接，内容的分发更有针对性。同时，对于内容型平台，推荐系统可以让用户获得沉浸式学习体验，打造学习闭环，内容之间环环相扣。在电子商务领域，推荐系统也得到了广泛应用。在用户浏览、购买商品时，会产生很多数据。这些数据本身代表着用户的使用习惯、兴趣爱好等。通过对数据的挖掘，可以更好的为用户推荐商品，从而增加转化和购买率。个性化推荐利用数据创造了更大的价值，也节省了很多成本。在社交中，同样会产生大量数据。社交首先是基于人，通过个性化的研究更好的满足了“人”的需求和体验。在这些应用中，一个共同的特点是都有大量可使用的数据。不是所有的数据都一定有用，数据之前是需要进行预处理的，但是数据数据和质量一定程度上决定了一个算法的上限。在个性化推荐中，除数据外，算法和架构也很重要。算法提供了逻辑。数据通过不断的积累，存储了巨量的信息。这些信息不能够再通过人工进行处理，更多的是使用算法。架构解放了双手。架构保证整个推荐自动化、实时性的运行。个性化推荐相关算法图2。1个性化推荐相关算法协同过滤推荐算法协同过滤，从字面上看，协同过滤包括两种操作:协同和过滤。协作是收集所有用户的反馈和评价，并对通过协作获得的信息进行过滤，从大量的条目中过滤。这样，用户不感兴趣的条目就能够被过滤掉了。就协同过滤而言，其基础即为要有用户行为方面相关信息。这些信息主要来源于用户在使用一段时间产品后，在平台上积累了大量的用户行为信息数据，通过分析这些数据，就可以得出一定的用户偏好。通过用户偏好，衡量用户或产品之间的相似性，是协同过滤作为个性化推荐的重要依据。所以协同推荐的一个显著特点就是是对推荐对象没有特殊要求，即使是非结构化的复杂对象也可以处理。图2。2协同过滤算法的基础思想基于用户的协同过滤方法，主要是判断用户之间的相似性，行为偏好是否一致。通过找到有相似兴趣的用户，在其他相似用户中找到当前用户还未接触过的内容并向其推荐，简言之，就是寻找能够互相补充分数的同类用户。基于内容的推荐算法作为最早使用的推荐算法，基于内容的推荐方法影响是比较深远的[20]。以基于内容为基本特征的推荐算法不再是分析所有用户行为并进行对比，而是通过分析相关内容信息，以及用户对内容的操作来进行个性化推荐。这里的主题相关信息可以是元数据信息、标签、用户评论、手动标记信息等，用于主题的文本描述。基于内容的推荐算法中，用户信息主要是分析每个用户自身的信息，比如说用户的年龄、性别、地区、教育水平、家庭背景、工作情况。用户可以对内容进行操作：浏览、点赞、评论、分享、收藏、购买、重复观看等，所产生的数据都是分析对象。原理示意图如图2。3所示。图2。3基于内容的推荐算法原理示意图基于内容的个性化推荐的三个核心步骤如下图所示。有了用户特征和主题特征，可以考虑以下思路：首先，要对标的物之间的相似度进行较为精确的计算。以此为基础，要向用户进行其历史记录之中标的物推荐该活动；第二，可以使用显示标签表示用户和主题特征，并进行推荐。图2。4基于内容的推荐算法三个核心步骤教育领域的推荐技术互联网的发展带来了很大改变，尤其是很多传统行为，比如说传统的教学行为。互联网不断发展之后，教学变得更自由，老师、课件、视频、习题等都有了新的展现形式，在线学习的学习者不断增多。线上不同于线下的是，无法一对一的进行服务，需要通过系统提供更多的手段，给学习者匹配合适的学习资源。近年来，类比于传统推荐场景，研究者将学生视为用户、学习资源（如练习题、课程等）视为商品，学生的学习行为（如做题成绩、上课记录等）视为用户的消费行为记录，研究者尝试直接将上述多种传统推荐技术直接应用到个性化学习的推荐场景中经过多年的研究与应用，研究者发现，在线教育学的个性化推荐存在比传统推荐具有更复杂的推荐场景。在传统的推荐过程中，影响因素只有一个——用户偏好。但是教育这件事本身就是复杂的，有很多无法直观衡量的东西，比如说学习者的学习能力，知识掌握程度。其次，传统的推荐算法通常侧重于推荐准确性，但在结果的可解释性上存在缺陷，即我们很难清楚地知道推荐的原因。然而，在教育学习场景中，学生的时间有限，如果我们的推荐不能给出合适的理由，用户可能不会信任这样的推荐结果。最后，即使学习者学习了合适的学习资源，学习效果如何，主观学习意愿如何，都是不断讨论的问题。以下是个性化推荐技术在教育领域的应用举例。学习资源本身包含很多内容，比如教材、课程视频、教材内容、课件、课后练习等。一方面，对学习资源进行有效的评价，可以帮助老师和学生更好的了解内容，有针对性的学习。另一方面，它还可以帮助在线系统管理人员管理不同类别的资源，从而提。。。
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