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Personalization exercise recommendation framework based on knowledge concept graph
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AI
DOI：10.2298/csis220706024y.png)
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摘要
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随着在线学习资源的激增，如何为学生提供个性化学习资源并实现精准教学的目标已成为计算机辅助教学领域的研究热点。在个性化学习资源推荐中，习题推荐是最常用且最具代表性的研究方向，已引起大量学者的关注。针对这一问题，本文提出了一种个性化习题推荐框架。首先，它基于学生的答题记录（简称Q-矩阵）自动构建题目与概念之间的关系矩阵。然后基于Q-矩阵和答题记录，利用深度知识追踪自动构建课程知识图谱。接着，基于每位学生的答题记录、Q-矩阵和课程知识图谱，设计推荐算法以获取每位学生的知识结构图。结合知识结构图与建构主义学习理论，从习题库中获取候选推荐习题。最后，基于习题的多样性、难度、新颖性等特征进行筛选，从而获得推荐给学生的习题。在实验部分，将所提出的框架与其他算法在真实数据集上进行比较。所提出算法的实验结果与当前主流算法（无需Q-矩阵和课程知识图谱）相近，且部分指标的实验结果优于现有算法。
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