基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的個(gè)性化學(xué)習行為評價(jià)方法
摘要：人工智能技術(shù)和大數據的發(fā)展催生了各種形式和內容的在線(xiàn)課程,為個(gè)性化學(xué)習的普及提供了可能。與傳統的教學(xué)方式不同,個(gè)性化學(xué)習需要解決如何根據不同類(lèi)型的學(xué)習者的特點(diǎn)對其學(xué)習行為進(jìn)行準確個(gè)性化評價(jià)的問(wèn)題。文中首先利用學(xué)習者在在線(xiàn)學(xué)習平臺上產(chǎn)生的大數據作為研究目標,根據學(xué)習者的學(xué)習能力層次,按照認知思維的方式建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對其進(jìn)行聚類(lèi)分組。為降低數據冗余度,提高處理效率,采用了具有五個(gè)隱層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行典型性特征的提取,從而得到更為準確的評價(jià)結果。最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型得到不同組別的學(xué)習行為聚類(lèi)結果和不同層次的學(xué)習者學(xué)習五門(mén)課程知識點(diǎn)的評估曲線(xiàn)。從實(shí)驗結果來(lái)看,提出的個(gè)性化評價(jià)方法能夠有效地分析出不同能力等級的學(xué)習者之間的學(xué)習差異,而且與人工專(zhuān)家評價(jià)的標準基本一致。
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