基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法

AITNT
正文
推荐专利
基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法
申请号:CN202510114553
申请日期:2025-01-24
公开号:CN120106645A
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明属于教育数据挖掘领域,针对学习者的知识技能掌握程度的智能诊断任务,提供一种基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法,该方法基于认知诊断理论,构建异构图神经网络,对学生与试题的多维特征进行表征,进一步采用认知诊断分析的方法对多维特征进行建模与训练,诊断学生的知识掌握状态,并对学生的将来表现进行预测。基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法可以通过特征建模与诊断分析,对学生当前的知识掌握水平进行一个全面的诊断画像。
技术关键词
认知诊断方法 学生 神经网络结构 工作量 异质 关系 答题 节点 诊断算法 教育数据挖掘 异构 多层注意力 梯度方法 语义 概念 注意力机制 传播算法 知识点
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于门控循环单元的机器人强化学习控制方法及系统
强化学习控制方法 门控循环单元 多层感知器 四足机器人 网络
2
多源数据融合的棉花表型表征与育种决策卷积神经网络平台
网络平台 棉花 卷积神经网络提取图像特征 多模态特征融合 图像特征提取
3
一种课堂异常行为智能检测与教学干预系统
运动特征 面部特征 滑动时间窗口 多模态特征融合 学生
4
一种基于跨尺度交互融合与不确定性感知动态蒸馏的图像分割方法
图像分割方法 学生 教师 Attention机制 融合特征
5
一种基于临床数据库的数智体医学教育问诊方法
问诊方法 标准化病人 知识图谱优化 学生 半监督学习算法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号