现代教育技术

2021, v.31;No.244(08) 119-126

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基于托普利兹逆协方差的学习状态挖掘算法
The Mining Algorithm of Learning Status based on Toeplitz Inverse Covariance

张逸谦;王志强;梁正平;

摘要(Abstract):

学习状态是决定学习质量和学习效率的重要因素。个性化学习系统可以从学习状态出发,实时监控学生的学习状态并推荐个性化的学习策略。目前,学习状态的研究大多基于问卷调查或教师的主观判断,这些方法忽视了学生学习时产生的客观数据。基于此,文章提出一种基于托普利兹逆协方差的学习状态挖掘算法,将高维时间序列分割为时序时间线,使用多层马尔可夫随机场定义每个聚类,以时间一致的方式通过动态规划算法将全局问题分解为多个子问题进行求解。实验结果表明,该算法具有较高的计算速度和稳定性,适用于线上教学平台的多维时间序列应用场景,有助于教师了解学生的学习状态,从而适时地调整教学策略和指导方法。

关键词(KeyWords): 多维时间序列聚类;层次分析法;学习状态;个性化学习

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 2018年度深圳市科技计划资助项目“深圳市多媒体与虚拟现实公共技术服务平台”(项目编号:GGFW2018020518310863)的阶段性研究成果

作者(Author): 张逸谦;王志强;梁正平;

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