[发明专利]一种学习过程一致性的预测方法和相关设备

权利要求书

1.一种学习过程一致性的预测方法，其特征在于，包括：

获取目标对象对应的答题序列中的多个答题交互，所述答题交互至少包括题目标签、答案对错标签、答题时间和答题间隔时间，所述答题序列中的各个答题交互均对应同一知识点；

将获取到的答题交互表示成题目-答题时间-答案的基本模块，并使用多层感知机转换得到学习向量；

根据所述答题间隔时间使用随机初始化的向量得到间隔时间向量，利用随机初始化的知识状态矩阵表示目标对象的初始知识状态；

将所述知识状态矩阵、学习收获和间隔时间向量带入第一目标计算函数组，计算得到目标对象在不同时间点上的学习状态数据；

将所述知识状态矩阵、学习收获和间隔时间向量带入第二目标计算函数组，计算得到目标对象的知识状态随时间遗忘的程度；

将所述目标对象在不同时间点上的学习表现和知识状态随时间遗忘的程度代入第三目标函数组计算得到所述目标对象的知识状态数据。

2.根据权利要求1所述的学习过程一致性的预测方法，其特征在于，所述获取目标对象对应的答题序列中的多个答题交互，包括：

由计算机答题系统中获取目标对象对应的答题序列中的多个答题交互。

3.根据权利要求1所述的学习过程一致性的预测方法，其特征在于，所述并使用多层感知机转换得到学习向量，包括：

基于公式，计算得到学习向量l_t，其中，所述是为与题目编号相对应的权重矩阵，所述b₁为第一偏置系数，所述e_t为题目编号，所述αt_t为第e_t个题目的答题时间，所述a_t为第e_t个题目的答案标签，即0或者1，0表示答案错误，1表示答案正确。

4.根据权利要求3所述的学习过程一致性的预测方法，其特征在于，

所述第一目标计算函数组包括：

其中，h_t-1表示目标对象在完成答题序列中第t-1个题目之前，在关联知识点上的知识状态；

h_t-1表示目标对象在完成答题序列中第t-1个题目之后，在关联知识点上的知识状态；

所述表示题目号e_t对应的题目和知识点的关联关系矩阵；

所述lg_t表示目标对象在完成答题序列中的所有题目后的原始的学习收获；

所述l_t-1表示题目编号e_t-1的题目对应的学习向量矩阵；

所述it_t表示目标对象在答题序列中题目编号为e_t和e_t-1的题目的答题时间间隔：

所述b₂为第二预设偏置系数；

所述为目标对象在题目编号为e_t的题目上学习收获吸收为自身知识的能力；

所述b₃为第三预设偏置系数；

所述LG_t为用于表示目标对象在题目编号为e_t的题目完成后的学习收获；

所述为目标对象在目编号为e_t的题目完成后在关联知识点上知识状态的增长量；

所述lg_t、LG_t、均为学习状态数据。

5.根据权利要求4所述的学习过程一致性的预测方法，其特征在于，所述第二目标计算函数组，包括：

其中，所述用于表示目标对象在第t个知识点上的知识状态随时间遗忘的程度；

所述b₄是第四偏置系数。

6.根据权利要求5所述的学习过程一致性的预测方法，其特征在于，所述第三目标函数组，包括：

其中，所述h_t为目标对象在完成答题序列上的题目后在关联知识点上的知识状态数据。