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基于认知诊断的教育辅助技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 研究背景第11-14页
        1.2.1 教育数据挖掘第11-12页
        1.2.2 教育辅助算法第12-14页
    1.3 研究动机第14-15页
    1.4 研究内容第15页
    1.5 论文的组织结构第15-18页
第2章 相关工作概述第18-24页
    2.1 引言第18页
    2.2 学生建模与认知诊断第18-20页
        2.2.1 认知诊断理论第18-19页
        2.2.2 矩阵分解技术第19-20页
    2.3 基于认知诊断的教育辅助技术第20-22页
        2.3.1 协同学习分组第20-21页
        2.3.2 学生表现预测第21-22页
    2.4 本章小结第22-24页
第3章 概率化认知诊断模型SoftDINA第24-32页
    3.1 引言第24页
    3.2 学生概率化认知诊断问题第24-26页
        3.2.1 问题描述第24-25页
        3.2.2 问题形式化定义第25-26页
    3.3 问题解决方案第26-29页
    3.4 实验结果与分析第29-31页
        3.4.1 实验设置第29-30页
        3.4.2 学生得分预测效果对比第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 基于认知诊断的协同学习分组第32-48页
    4.1 引言第32-33页
    4.2 协同学习分组问题第33-34页
        4.2.1 问题描述第33页
        4.2.2 问题形式化定义第33-34页
    4.3 问题解决方案第34-40页
        4.3.1 基于异质性的分组第35-37页
        4.3.2 基于收益的分组第37-40页
    4.4 实验结果与分析第40-45页
        4.4.1 实验设置第40-41页
        4.4.2 协同学习分组效果对比第41-45页
    4.5 本章小结第45-48页
第5章 基于认知诊断的学生成绩趋势预测第48-60页
    5.1 引言第48-49页
    5.2 学生成绩趋势预测问题第49-50页
        5.2.1 问题描述第49页
        5.2.2 问题形式化定义第49-50页
    5.3 问题解决方案第50-53页
        5.3.1 成绩趋势预测所用特征第50-52页
        5.3.2 学生成绩趋势预测模型第52-53页
    5.4 实验结果与分析第53-59页
        5.4.1 实验设置第53-54页
        5.4.2 成绩趋势预测实验分析第54-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第6章 总结及展望第60-62页
    6.1 本文总结第60-61页
    6.2 研究展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-68页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第68页

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