一种基于LSTM融合Attention的个性化学习路径规划方法及系统

本发明涉及学习路径规划技术领域，尤其涉及一种基于LSTM融合Attent ion的个性化学习路径规划方法及系统，该方法包括：基于答题记录、错题表和知识点集合的信息构建答题特征时序，通过时序关联趋势提取模型生成作为隐藏状态的答题表现特征，其中时序关联趋势提取模型基于LSTM架构构建；将答题表现特征通过设置时间衰减项、连续答题难度反馈项和知识点关联项的Attent ion模型计算动态注意力权重，并基于动态注意力权重调整隐藏状态的迭代；通过融合映射模型生成预测知识点掌握度，其中融合映射模型基于全连接层和激活函数构建；基于预测知识点掌握度生成个性化推荐学习路径。本发明实现贴合学生个体需求的个性化学习路径规划，提升高校教学系统的智能化。