基于大语言模型的知识追踪冷启动优化方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的知识追踪冷启动优化方法及系统，属于知识追踪领域。该方法首先获取在线学习平台的学生答题记录，构造提示模板让大语言模型输出解题步骤、标注知识概念，并生成解题步骤与知识概念的二元配对关系。然后，将问题和知识概念作为异构图节点，建立边连接并生成语义嵌入向量。接着，使用异构图编码器结合图注意力网络和跳跃知识机制，输出知识概念和问题的最终节点嵌入。最后，通过对比学习训练答题预测模型，预测学生对目标问题的回答。该方法有效提升了在线学习平台上知识追踪冷启动阶段的性能和准确性。