一种基于主客观试题协同建模的个性化学习者知识认知水平挖掘方法及系统

本发明属于知识认知水平挖掘与自适应教学系统领域，提出一种基于主客观试题协同建模的个性化认知水平挖掘方法。获取学习者—试题交互数据，根据Q矩阵构建知识点向量，并基于学生ID生成初始掌握向量；引入slip、guess、difficulty三类个性化参数，将difficulty与掌握度调制后与Q矩阵拼接成特征序列。采用双向LSTM提取时序依赖，结合知识状态输入更新网络，动态生成状态估计；再与试题Q向量拼接输入得分预测网络，融合slip与guess构建改进IRT函数。利用历史答题记录监督训练，最小化预测误差并引入早停机制，输出客观题准确率与主观题均方差，实现多维评估，提升预测性能与通用性。