← 返回列表
一种基于图神经网络的学习群体差异评价方法与系统
申请人信息
- 申请人:暨南大学
- 申请人地址:510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号
- 发明人: 暨南大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于图神经网络的学习群体差异评价方法与系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311762184.0 |
| 申请日 | 2023/12/20 |
| 公告号 | CN117540104A |
| 公开日 | 2024/2/9 |
| IPC主分类号 | G06F16/9535 |
| 权利人 | 暨南大学 |
| 发明人 | 官全龙; 何兴; 方良达; 黄秀姐; 周玉宇; 陈子良; 周旭芳; 陈高博; 罗伟其 |
| 地址 | 广东省广州市天河区黄埔大道西601号 |
摘要文本
暨南大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于图神经网络的学习群体差异评价方法与系统，包括：获取学习者做题的历史交互信息，对历史交互信息进行处理，得到知识点群体和知识点群体构成的潜在交互序列；根据知识点群体和知识点群体构成的潜在交互序列对学习者群体进行聚类，得到学习者群体；计算所述学习者群体之间的差异，得到群体差异量化结果；将群体差异量化结果输入循环神经网络模块进行训练，得到训练完毕的学习群体差异评价模型；将学习者做题的交互信息输入至模型，得到学习者学习能力评估结果。本申请与传统技术相比，能实现数据驱动的群体动态分组，精准评估群体学习情况，输出不同层次学习者群体的学习能力评价结果，以便制定更有效的后续教育计划。
专利主权项内容
1.一种基于图神经网络的学习群体差异评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建学习群体差异评价模型，所述学习群体差异评价模型包括有：第一自监督聚类学习模块、第二自监督聚类学习模块和循环神经网络模块；S2、获取学习者做题的历史交互信息，采用所述第一自监督聚类学习模块对历史交互信息进行处理，得到知识点群体和知识点群体构成的潜在交互序列；S3、采用第二自监督聚类学习模块，根据知识点群体和知识点群体构成的潜在交互序列对学习者群体进行聚类，得到学习者群体；S4、根据预设的群体差异量化指标计算所述学习者群体之间的差异，得到群体差异量化结果；S5、将群体差异量化结果分别输入至所述循环神经网络模块进行训练，得到训练完毕的学习群体差异评价模型；S6、将学习者做题的交互信息输入至训练完毕的学习群体差异评价模型，得到学习者学习能力评估结果。