[发明专利]在线学习系统中的学生建模与个性化课程推荐方法

权利要求书

1.在线学习系统中的学生建模与个性化课程推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤l：学生建模；

根据学生的课程学习情况和课程层次结构分析图，使用DINA模型对学生课程掌握程度进行建模，获得学生的课程掌握情况，并结合学习行为、兴趣，通过模糊层次分析法进一步抽象学生认知能力；

步骤2：在线课程建模；

通过对不同在线平台上课程特征的分析，对课程难易程度进行建模，并量化；

步骤3：学生个性化推荐；

建立课程隐式评分模型，根据预测评分，并结合待推荐课程难易程度，进行综合排序并选择相应的课程，从而向每个学生进行个性化在线课程Top-N推荐；

在步骤1中，在基于DINA模型的课程掌握情况建模过程中，给定学生集合S＝{S₁，S₂，...，S_u}、试题集合J＝{J₁，J₂，...，J_v}和学生试题得分矩阵R＝[r_uv]_U×v，其中，r_uv＝1表示学生u答对试题J_v，r_uv＝0表示学生u答错试题J_v；对在试题集合J所考察的所有知识点K＝{K₁，K₂，...，K_k}，试题与知识点关联情况由Q矩阵定义：Q＝[q_vk]_v×K，其中，q_vk＝1表示试题J_v考查知识点k，q_vk＝0表示试题J_v未考查知识点k；

通过联合学生的做题情况R矩阵和试题知识点关联Q矩阵对学生进行建模，每个学生S_u描述为一个知识点掌握程度向量α_u＝{α_u1，α_u2，...，α_uk}，其中每一维对应一个知识点，α_uk＝1表示学生u掌握知识点k，α_uk＝0表示学生u未掌握知识点k；

引入包括失误率和猜测率在内的试题参数来建模学生在真实状态下的答题情况；该模型的数学表达式是：

(1)η_uv＝0表示学生S_u无法正确回答试题J_v，若η_uv＝1则认为学生S_u可以正确回答试题J_v，具体公式如下：

(2)失误率s_v：虽然掌握了试题的所需要的全部技能属性，但是仍然存在没有答对试题J_v的学生，s_v即为这种情况下的概率，具体公式定义如下：

s_v＝P(R_uv＝0|μ_uv＝1)；

(3)猜测率g_v：虽然没有将试题中所需要的全部技能属性都掌握，但是存在将试题J_v答对的学生，g_v即为这种情况下的概率，具体公式定义如下：

g_v＝P(R_uv＝1|μ_uv＝0)；

通过EM算法得到和到的参数估计；学生S_u的知识点掌握向量α_u通过最大化该学生试题得分后验概率来确定，从而得到学生的二分知识点掌握向量，如下所示：

得到学生关于知识点的掌握程度之后，根据课程的知识结构层次分析图将各个知识点映射到该在线课程的每一章节，分析出学生对于课程章节的掌握情况，每个学生S_u描述为一个在线课程章节模块掌握程度向量β_u＝{β_u1，β_u2，...，β_ul}，其中每一维对应课程的一个章节，β_ul表示学生u对章节l的掌握程度。

2.根据权利要求1所述的在线学习系统中的学生建模与个性化课程推荐方法，其特征在于：在步骤1中，学生的认知能力主要由学生学习行为情况和学生学习成果情况所影响，具体分为如下三个模块：功能维度、结构维度、方法维度；功能维度主要包括学生对课程章节的具体掌握情况；结构维度主要包括做作业、看视频、讨论、阅读维基百科、浏览课程其他模块；方式维度主要包括：网页和客户端；模糊层次分析法具体包括如下步骤：

步骤S1：在研究的基础上结合在线课程学习平台对学习行为进行多维度分类，归类如下：

(1)基于功能维度的学习行为：学生对课程章节的具体掌握情况；

(2)基于结构维度的学习行为：做作业、看视频、讨论、阅读维基百科、浏览课程其他模块；

(3)基于方式维度的学习行为：网页和客户端；

步骤S2：按照以下原则建立学生认知能力分析体系：

(1)定性与定量结合：考虑到影响学生认知能力分析体系的因素的广泛性，必须将定性数据与定量数据相结合；

(2)科学性：设定的指标有限，不能将所有因素都考虑进去，要依据认知能力的特点，抓住主要方面和本质特征，使其具有科学性；

(3)衡量比较性：基本指标的数据收集必须由客观数据或专家打分数给出，因此指标的确立必须是能够衡量的或能够比较的；

(4)层次性：根据各指标的相关性和层次分析法的特点，将指标细分到相关层次；

步骤S3：基于在线课程学习的学生认知能力分析体系是依据学生在线课程掌握情况和学生学习情况而建立的，将认知能力评价指标分为三个层次：目标层、准则层和指标层，建立的指标体系层次如下：

(1)目标层：将基于学生在线课程学习行为的认知能力E_ij设为目标层，其中i代表学生，j代表课程；

(2)准则层：准则层主要包括三大模块：U₁基于功能维度的学习行为情况、U₂基于结构维度的学习行为情况和U₃基于方式维度的学习行为情况；

(3)指标层：基于功能维度的学习行为情况U₁有如下指标：第一章掌握情况U₁₁、第二章掌握情况U₁₂、第三章掌握情况U₁₃，以此类推；基于结构维度的学习情况U₂有如下指标：做作业U₂₁、看视频U₂₂、论坛讨论U₂₃、读取课程的维基百科U₂₄、浏览课程其它部分U₂₅；基于方式维度的学生基本学习情况U₃有如下指标：网页U₃₁、客户端U₃₁。