基于超图神经网络和情感感知的知识追踪方法及系统

本发明公开了一种基于超图神经网络和情感感知的知识追踪方法及系统，属于知识追踪领域。本发明的方法首先获取由学生账户的练习数据组成的练习数据集，然后将练习数据中习题与知识点之间的关系转换为矩阵表示，构建习题‑知识点关联矩阵，基于习题‑知识点关联矩阵将学生账户的练习数据构成习题‑知识点超图，构建包含超图神经网络、情感感知模块以及预测模块的知识追踪模型并进行训练，将待进行知识追踪的练习数据输入至训练好的知识追踪模型中，输出学生对下一习题答题结果的预测值。本发明的方法通过超图结构与情感因素的结合，获取学生在不同情感状态的知识掌握情况，提高知识追踪的预测性能，对智能导学系统精准化、个性化发展具有重要意义。