一种结合难度特征和时间相关性特征的知识追踪方法

本发明公开的属于知识追踪技术领域，具体为一种结合难度特征和时间相关性特征的知识追踪方法，包括具体步骤如下：筛选学生数据，构建学生答题数据集，对学生数据进行预处理；构建知识追踪模型，用于预测学生答题情况并输出学生知识掌握水平；训练知识追踪模型；应用模型，为学生个性化推荐问题，本发明通过问题与各知识点的关联权重和问题难度，增强了题目嵌入的难度特征信息，并根据不同学生的知识掌握水平，给出了符合学生知识水平的个性化问题难度；通过学生做题用时、做题时间间隔和答题情况得到学生答题表现，再结合个性化问题难度计算学生的知识获取程度，丰富了知识获取程度的语义信息。

《一种结合难度特征和时间相关性特征的知识追踪方法》是一发明专利，专利号为 2024119332036，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为苏庆;卢致晖;杨智程;程林峰;谢国波;林志毅;刘展宏;周城平;袁海军;黄剑锋，申请日期为2024-12-26，公开（公告）日期为2025-04-22，国际专利分类号（IPC）为 G06F16/335(2019.01)I;G06F16/334(2025.01)I;G06F16/35(2025.01)I;G06F40/30(2020.01)I;G06N3/048(2023.01)I;G06N3/0499(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能教育；历史学习。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开的属于知识追踪技术领域，具体为一种结合难度特征和时间相关性特征的知识追踪方法，包括具体步骤如下：筛选学生数据，构建学生答题数据集，对学生数据进行预处理；构建知识追踪模型，用于预测学生答题情况并输出学生知识掌握水平；训练知识追踪模型；应用模型，为学生个性化推荐问题，本发明通过问题与各知识点的关联权重和问题难度，增强了题目嵌入的难度特征信息，并根据不同学生的知识掌握水平，给出了符合学生知识水平的个性化问题难度；通过学生做题用时、做题时间间隔和答题情况得到学生答题表现，再结合个性化问题难度计算学生的知识获取程度，丰富了知识获取程度的语义信息。

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