结合图卷积的在线编程系统成绩预测模型

摘要：

针对传统模型未充分利用学生解答记录的问题,提出一种结合图卷积的在线编程系统成绩预测模型.引入难度与熵权优化深度知识追踪模型,构建学生的知识状态向量;基于知识状态与测试成绩构建学生相似度图,通过图卷积模型融合相似度图中的结点特征;利用融合后的结点特征对学生成绩进行预测.实验结果表明,该模型在真实数据集上相比基线模型能够更准确地预测出学生成绩.

关键词：成绩预测、个性化教育、在线编程系统、图卷积、深度知识追踪、熵权法、教育数据挖掘

所属期刊栏目：44

分类号：TP302.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金;河北省高等学校科学技术研究基金项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2769-2776