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一种基于学习选题策略的计算机自适应测评方法

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本发明公开了一种基于学习选题策略的计算机自适应测评方法，是通过Learning的方式来挖掘出学生与选题之间的关系，其步骤包括：1、训练认知诊断模型，获取初始化能力参数和题目参数，并构造深度神经网络的输入向量；2、构造深度神经网络结构，得到输入向量和输出选题概率的映射；3、进行深度神经网络的loss函数设计，更新深度神经网络的参数。本发明能挖掘学生能力和选择题目之间的潜在联系，从而达到选择最少的问题，就能准确地评估学生对所要求的学科/领域的掌握程度的目的，并提高选题的准确性。

著录项

公开/公告号CN114565084A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-31

原文格式PDF
申请/专利权人安徽大学;
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申请/专利号CN202210198359.9
发明设计人马海平;曾毅;张兴义;
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申请日2022-03-02
分类号G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;
代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司;
代理人陆丽莉;何梅生
地址 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号
入库时间 2023-06-19 15:30:44

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-05-31

公开

发明专利申请公布

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