基于知识概念关联和历史关注信息的知识追踪方法

本发明涉及知识追踪技术领域，提供一种基于知识概念关联和历史关注信息的知识追踪方法，包括：一、获取学生学习过程的交互信息，筛选出有效的交互信息；二、将交互信息划分成问题级别序列，概念级别序列两个部分；三、将不同序列输入模型的不同模块中进行训练；通过长短期记忆网络和图卷积神经网络得到学生的知识状态；在问题级别序列提取历史关注信息，通过多种注意力机制得到历史关注信息中学生的答题经验；四、将学生的知识状态和答题经验输入可解释性模块评估其知识水平，根据学生的知识水平预测学生未来的答题表现；五、记录训练模型评价指标，并采用交叉熵损失优化整个知识追踪网络。本发明充分关注知识概念间的复杂关系和历史关注信息，以不同角度评估学生的知识状态，提高了预测学生未来表现的准确。