ARPDF:基于对话流的学习者成绩等级预测算法

摘要：

对话流所隐含的信息包括了学习者对所学课程内容的掌握程度和关注点,分析这些对话流对预测学习者的成绩,以支持教师提前对潜在成绩不良的学生进行及时干预有着重要意义.提出了一种基于对话流的学习者成绩等级预测算法ARPDF(Achievement Rank Prediction based on Dialogue Flow),首先采集对话流,通过对话流划分、对话状态矩阵生成实现了对该对话流的分析以获取到学习小组的对话状态矩阵;在此基础上,通过基于LSTM的预测模型获得学习小组学习者的成绩等级.在本文所提方法的基础上进行了实验,其结果表明了该算法是有效的.

关键词：学习社区、对话流、成绩等级预测

所属期刊栏目：40

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金一般项目 17BTQ061 资助

在线出版日期：2019-05-31（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：267-274