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龍圖騰網(wǎng)恭喜華南師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種知識(shí)追蹤方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119476648B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510052141.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種知識(shí)追蹤方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由張準(zhǔn);陳銳鑫;馬瓊雄;郭俊毅;吳海軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種知識(shí)追蹤方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種知識(shí)追蹤方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述知識(shí)追蹤方法包括：統(tǒng)計(jì)輸入的數(shù)據(jù)并將其歸類；根據(jù)題目與知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及對(duì)應(yīng)的嵌入矩陣構(gòu)建基礎(chǔ)圖；結(jié)合基礎(chǔ)圖與在線增廣函數(shù)得到在線增廣圖；根據(jù)在線增廣圖生成在線表示；根據(jù)在線表示預(yù)測(cè)得到題目的預(yù)測(cè)初始特征；將多種屬性的特征融合得到交互特征；根據(jù)交互特征與題目的預(yù)測(cè)初始特征提取知識(shí)狀態(tài)得到隱式知識(shí)狀態(tài)；細(xì)化隱式知識(shí)狀態(tài)得到模型預(yù)測(cè)值。采用本發(fā)明所述的知識(shí)追蹤方法可以兼顧多方面的學(xué)習(xí)特征，能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)學(xué)生未來的學(xué)習(xí)情況。

本發(fā)明授權(quán)一種知識(shí)追蹤方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種知識(shí)追蹤方法，其特征在于：包括：統(tǒng)計(jì)輸入的數(shù)據(jù)并將其歸類為題目數(shù)據(jù)、知識(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)、多種屬性的特征數(shù)據(jù)以及答案數(shù)據(jù)；其中，多種屬性的特征數(shù)據(jù)包括平均反應(yīng)時(shí)間特征、平均準(zhǔn)確率特征、題目類型特征和平均嘗試次數(shù)特征；根據(jù)題目與知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及對(duì)應(yīng)的嵌入矩陣構(gòu)建基礎(chǔ)圖；結(jié)合基礎(chǔ)圖與在線增廣函數(shù)得到在線增廣圖；根據(jù)在線增廣圖生成在線表示；根據(jù)在線表示預(yù)測(cè)得到題目的預(yù)測(cè)初始特征；將多種屬性的特征融合得到交互特征：通過第一連接層將所述平均反應(yīng)時(shí)間特征、平均準(zhǔn)確率特征與題目類型特征融合在一起得到融合特征： 通過第二連接層將融合特征與題目的預(yù)測(cè)初始特征線性融合得到題目融合特征： 通過第三連接層將題目融合特征與答案特征和平均嘗試次數(shù)特征連接在一起得到交互特征： 其中、、、、、、、分別為平均反應(yīng)時(shí)間特征、平均準(zhǔn)確率特征、題目類型特征、融合特征、答案特征、平均嘗試次數(shù)特征、題目融合特征、交互特征，為題目的預(yù)測(cè)初始特征；根據(jù)交互特征與題目的預(yù)測(cè)初始特征以及模型的參數(shù)矩陣提取知識(shí)狀態(tài)得到隱式知識(shí)狀態(tài)：，，；其中，、、是模型的參數(shù)矩陣；通過點(diǎn)積注意力機(jī)制提取學(xué)生過去答題歷史中的知識(shí)狀態(tài)得到隱式知識(shí)狀態(tài)： 其中，d是輸入向量的維度，為隱式知識(shí)狀態(tài)，為的轉(zhuǎn)置；細(xì)化隱式知識(shí)狀態(tài)得到模型預(yù)測(cè)值。

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