基于认知诊断的个性化试题推荐方法-计算机学报

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1、第４０卷第１期计算机学报Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．１２０１７年１月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪａｎ．２０１７基于认知诊断的个性化试题推荐方法朱天宇１）黄振亚１）陈恩红１）刘淇１）吴润泽１）吴乐２）苏喻３）陈志刚１）胡国平４）１）（中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥２３００２７）２）（合肥工业大学计算机与信息学院合肥２３０００９）３）（安徽大学计算机科学与技术学院合肥２３００３９）４）（科大讯飞股份有限公司合肥２３００８８）摘要面向学生的个性化试题推荐是智能教育领域重要的研究课题，现有的试题推荐工作大多采用协同过滤的方法或基于认知诊断的方法．然而，

2、协同过滤的试题推荐方法往往忽略了学生的学习状态（知识点掌握情况）；基于认知诊断的方法只能建模单个学生的学习状态，不能利用相似学生的共性特征．针对以上问题，文中提出一种基于学生知识点掌握程度的协同过滤试题推荐方法．该推荐方法分为３步：第１步结合认知诊断模型，根据学生已有的答题情况和试题知识点的关联对学生的试题掌握水平进行建模；第２步将学生的试题掌握水平用于概率矩阵分解预测学生的答题情况；第３步根据得分预测和试题难度向学生进行相应的试题推荐．该推荐方法同时考虑了被推荐学生学习的个性和群组学生学习的共性，在保证试题推荐解释性的同时提高了试题推荐的可靠性．最后，文中通过大量对

3、比实验证明了该方法在进行学生试题推荐时能够保持精确性和可解释性．关键词协同过滤；个性化试题推荐；概率矩阵分解；认知诊断；知识点掌握中图法分类号ＴＰ３０１犇犗犐号１０．１１８９７／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１７．００１７６犆狅犵狀犻狋犻狏犲犇犻犪犵狀狅狊犻狊犅犪狊犲犱犘犲狉狊狅狀犪犾犻狕犲犱犙狌犲狊狋犻狅狀犚犲犮狅犿犿犲狀犱犪狋犻狅狀ＺＨＵＴｉａｎＹｕ１）ＨＵＡＮＧＺｈｅｎＹａ１）ＣＨＥＮＥｎＨｏｎｇ１）ＬＩＵＱｉ１）ＷＵＲｕｎＺｅ１）ＷＵＬｅ２）ＳＵＹｕ３）ＣＨＥＮＺｈｉＧａｎｇ１）ＨＵＧｕｏＰｉｎｇ４）１）（犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲犪

4、狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔狅犳犆犺犻狀犪，犎犲犳犲犻２３００２７）２）（犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀，犎犲犳犲犻犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犎犲犳犲犻２３０００９）３）（犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犃狀犺狌犻犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犎犲犳犲犻２３００３９）４）（犝犛犜犆犻犉犔犢犜犈犓犆狅．，犔狋犱．，犎犲犳犲犻２３００８８）犃犫狊狋狉犪犮狋Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｑｕｅｓｔｉｏｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｆｏｒ

5、ｓｔｕｄｅｎｔｓｉｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｄｏｍａｉｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｅｄｕｃａｔｉｏｎ．Ｃｕｒｒｅｎｔｓｔｕｄｉｅｓｄｅｐｅｎｄｏｎｅｉｔｈｅｒｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｏｒｕｓｅｔｈｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌｓ．Ｕｎｆｏｒｔｕｎａｔｅｌｙ，ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｓｉｇｎｏｒｅｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｓｔａｔｅｓ（ｅ．ｇ．ｓｋｉｌｌｐｒｏｆｉｃｉｅｎｃｙ）ｏｆｓｔｕｄｅｎｔｓａｎｄｃｏｇｎｉｔｉｖｅｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌ

6、ｓｃａｎｏｎｌｙｍｏｄｅｌｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｓｔａｔｅｆｏｒａｓｉｎｇｌｅｓｔｕｄｅｎｔｗｈｉｌｅｔｈｅｃｏｍｍｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｓｉｍｉｌａｒｓｔｕｄｅｎｔｓａｒｅｎｅｇｌｅｃｔｅｄ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓａｂｏｖｅ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｔｈｒｅｅｓｔｅｐｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｑｕｅｓｔｉｏｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ收稿日期：２０１５０９２１；在线出版日期：２０１６０５１０．本课题得到国家杰出青年科学基金（６１３２５０１０）、国家自然科学基金（６１４０３３５８）、中国科学院青年创新促进会会员专项基金（会员编号２０１４２９９）

7、、安徽省自然科学基金（１４０８０８５ＱＦ１１０）资助．朱天宇，女，１９９３年生，硕士研究生，主要研究方向为数据挖掘、推荐系统．Ｅｍａｉｌ：ｔｉａｎｙｕ９３０３３１＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ．黄振亚，男，１９９２年生，硕士研究生，主要研究方向为教育数据挖掘、推荐系统．陈恩红（通信作者），男，１９６８年生，博士，教授，中国计算机学会（ＣＣＦ）会员，主要研究领域为机器学习、数据挖掘、社会网络、个性化推荐系统．Ｅｍａｉｌ：ｃｈｅｎｅｈ＠ｕｓｔｃ．ｅｄｕ．ｃｎ．刘淇，男，１９８６年生，博士，副教授，中国计算机学会（ＣＣＦ）会员，主要研究方向为数据挖掘与知识发现、