[发明专利]一种基于注意力机制的学习风格识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于注意力机制的学习风格识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

确定学习者的学习特征；所述学习特征包括：学习者社会属性特征、学习资源特征、学习者行为链特征以及学习者专注度特征；

基于所述学习者的学习特征构建学习者的学习行为链空间；所述学习行为链空间用于描述学习者在每个时间点的学习行为，所述每个时间点学习行为包括：每个时间点学习何种学习资源和表现何种专注度；

将学习者在每个时间点的学习行为按照时间顺序串接得到学习者的学习行为序列；

将所述学习者的学习行为序列输入到训练好的引入注意力机制的GRU网络，以识别学习者的学习风格；所述引入注意力机制的GRU网络用于基于学习者行为序列识别学习者的学习风格。

2.根据权利要求1所述的学习风格识别方法，其特征在于，所述学习者行为链特征通过如下方式确定：

基于学习者的多模态学习行为数据确定学习者的学习行为链特征；所述学习者的多模态学习行为数据包括：学习者学习行为的音频数据、学习者学习行为的视频数据以及学习者向计算机输入的点击动作，基于所述多模态学习行为数据可以剔除学习者的无效学习行为；所述学习行为链特征指学习者在什么时间点学习什么资源以及学习具体动作如何，从而精准描述学习者具体学习过程。

3.根据权利要求1所述的学习风格识别方法，其特征在于，所述学习者社会属性特征包括：学习者年龄、性别以及学段；

所述学习资源特征包括：学习资源的领域、类型、资源编号以及资源边通道信息；

所述学习者专注度特征是由专注度识别方法获取的学习者在学习过程中体现出来的专注度序列。

4.根据权利要求1所述的学习风格识别方法，其特征在于，所述基于所述学习者的学习特征构建学习者的学习行为链空间，具体为：

将学习者行为链位置信息嵌入到学习者行为特征对应的向量中，并结合学习资源特征和学习者专注度特征确定学习行为链空间，并将学习者社会属性特征作为静态量整体嵌入所述学习行为链空间内。

5.根据权利要求1所述的学习风格识别方法，其特征在于，所述引入注意力机制的GRU网络中引入注意力机制是为了自动关注到学习行为序列中对学习风格识别贡献更大的数据，以对所述数据分配更大的权重；

所述引入注意力机制的GRU网络的训练过程如下：

将训练样本输入到引入注意力机制的GRU网络；所述训练样本包括预先获取的多个学习行为序列和每个学习行为序列对应的学习风格；

通过所述训练样本对引入注意力机制的GRU网络进行训练，使得引入注意力机制的GRU网络可以基于学习行为序列判断其对应的学习风格；所述学习风格包括：活跃型、沉思型、感悟型、直觉型、视觉型、言语型、序列型以及综合型。

6.一种基于注意力机制的学习风格识别系统，其特征在于，包括：

学习特征确定单元，用于确定学习者的学习特征；所述学习特征包括：学习者社会属性特征、学习资源特征、学习者行为链特征以及学习者专注度特征；

行为链空间构建单元，用于基于所述学习者的学习特征构建学习者的学习行为链空间；所述学习行为链空间用于描述学习者在每个时间点的学习行为，所述每个时间点学习行为包括：每个时间点学习何种学习资源和表现何种专注度；

行为序列确定单元，用于将学习者在每个时间点的学习行为按照时间顺序串接得到学习者的学习行为序列；

学习风格识别单元，用于将所述学习者的学习行为序列输入到训练好的引入注意力机制的GRU网络，以识别学习者的学习风格；所述引入注意力机制的GRU网络用于基于学习者行为序列识别学习者的学习风格。

7.根据权利要求6所述的学习风格识别系统，其特征在于，所述学习特征确定单元，基于学习者的多模态学习行为数据确定学习者的学习行为链特征；所述学习者的多模态学习行为数据包括：学习者学习行为的音频数据、学习者学习行为的视频数据以及学习者向计算机输入的点击动作，基于所述多模态学习行为数据可以剔除学习者的无效学习行为；所述学习行为链特征指学习者在什么时间点学习什么资源以及学习具体动作如何，从而精准描述学习者具体学习过程。