[发明专利]一种基于共词分析的知识子图综合评价方法在审

专利信息
申请号: 201910972726.4 申请日: 2019-10-14
公开(公告)号: CN110688494A 公开(公告)日: 2020-01-14
发明(设计)人: 郑志蕴;刘允;张行进;王军锋;吴建萍 申请(专利权)人: 郑州大学;郑志蕴;刘允
主分类号: G06F16/36 分类号: G06F16/36;G06F16/383;G06F16/2458;G06Q10/06;G06Q50/20
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 450000 *** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 综合评价 图谱 计算机技术 课程知识 人工参与 行为数据 重要标准 词分析 准确率 衡量 教育
【权利要求书】:

1.一种知识子图综合评价方法,其特征在于:

(1)基于共词分析计算密度和向心度;

(2)采用战略坐标思想获得知识子图内部关联的相似程度和知识子图之间的关联相似程度;

(3)结合线上线下数据进行综合评价。

2.根据权利要求1所述的知识子图综合评价方法,其特征在于:

基于共词分析计算密度和向心度方法描述如下:

Step1.将完整的知识图谱作为网络,即中有 1 个知识子图,将约简后的子图集作为网络,即中有k个知识子图,统计网络所含知识子图和网络所含知识子图中共同出现的知识点个数;

Step2. 计算出网络中的知识子图和网络中所有知识子图的共现强度系数的最小值,分析知识子图内知识点关联强度,记为密度,共现强度系数的计算公式如下:

]]>(1)

其中,为顶点和顶点共同出现的次数,,分别为顶点,顶点出现的次数;

Step3. 统计网络中单个知识子图的知识点个数和网络中各个知识子图的知识点个数;

Step4. 统计网络中单个知识子图和网络中各个知识子图共同出现的知识点个数;

Step5. 计算两个知识子图之间的不相似程度,计算网络和网络之间知识子图的不相似程度,不相似程度的计算公式如下:

]]>(2)

其中,表示在知识子图中的知识点总数,表示在知识子图中的知识点总数,表示在知识子图和中共同出现的知识点总数;

Step6. 按相似程度对这些知识子图进行降序排序,已知相似度与成反比,列出两个网络之间的对应关系,找出彼此有一些相似性的知识子图,建立知识子图之间的关联,记为向心度。

3.根据权利要求1所述的知识子图综合评价方法,其特征在于:

根据密度和向心度两个指标确定知识子图的战略坐标位置,用于得到每个学习者的课程认知得分。

4.根据权利要求1所述的知识子图综合评价方法,其特征在于:

根据结合几个线上线下数据,对知识子图进行综合评价,具体方法如下:

(1)根据课前签到次数,课中发言次数,课后作业总成绩,课下各学习小组之间的沟通次数等数据,得到学生课堂表现分数;

(2)根据学生提交作业的时间、学生线上学习的时间、学生上线的次数等,得到学生线上学习行为得分;

(3)通过对学习者进行期末测试,得到学习者的卷面分数;

(4)

]]>(3)

使用如上公式,计算得出最终评价。

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