一种基于图神经网络和题目难度的个性化知识追踪方法及系统

本发明公开了一种基于图神经网络和题目难度的个性化知识追踪方法及系统，涉及智慧教育技术领域，包括：获取待知识追踪领域的数据集；对数据集中的问题和知识概念的难度进行建模，提取难度信息；将难度作为元路径中的一个节点，融入异构图神经网络模型；基于融合后的异构图神经网络模型构建难度自适应的知识追踪模型；对知识追踪模型进行知识状态更新；实现最终的知识追踪。本发明通过引入异构图，充分利用练习的难度特征，克服了在特征挖掘上的局限性，提高了知识追踪的准确性。考虑学生个体对练习难度的感知以及从不同难度练习中获得的学习收益，实现了更加精细化的初始知识状态建模，有助于更准确地反映学生的学习进展。