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基于认知诊断和神经网络的试题得分预测

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随着教育越来越走向信息化,大量的教育数据会被保存,在海量教育数据中挖掘出学生的潜在信息是智能教育中非常值得研究的问题之一.针对目前大多数得分预测都是预测一个总分,无法具体到每一题得分预测的问题,对考试中存在的主要题型进行了研究,结合现有试题得分预测方法,指出其优势与不足,提出基于认知诊断和神经网络分别预测客观题和主观题得分的方法.该方法结合认知诊断理论计算出学生的知识状态,通过矩阵算法来预测学生在每道客观题上的得分,再将学生的知识状态作为特征,学生得分作为训练标签,使用卷积神经网络来训练并且预测学生在每道主观题上的得分.将两种方法分别与传统方法进行比较,结果表明两种方法分别在客观题和主观题上的效果比传统方法提高了很多.
Prediction of Question Score Based on Cognitive Diagnosis Model and Neural Network

史浩杰、李幸、贾俊铖、匡健、那幸仪

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苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006

Momenta-初速度(苏州)科技有限公司,江苏 苏州 215100

得分预测 客观题 主观题 认知诊断 神经网络

中国博士后科学基金江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)

2017M611905

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.02.006

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(2)
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