一种基于联邦学习的认知诊断方法

本发明公开了一种基于联邦学习的认知诊断方法，基于参数解耦的个性化策略来联合训练认知诊断模型，保护数据隐私并实现对每个客户端的学生的精确和公平的诊断。根据本地学生学习数据为每个客户端中的学生训练本地认知诊断模型，每个客户端根据设计的基于参数解耦的个性化策略将其部分模型参数上传到中央服务器进行参数聚合，寻求将联邦学习与认知诊断相结合，以确保认知诊断模型的诊断准确性，同时保护用户隐私，基于参数解耦的个性化策略，对共享参数分别通过差异感知聚合和损失感知聚合进行更新，并将诊断函数的参数作为私有参数本地保存。