人工智能支持下基于特征融合的深度知識(shí)追蹤模型研究

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[摘   要] 精準(zhǔn)評(píng)估學(xué)習(xí)者的知識(shí)狀態(tài)是構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基石，也是智能教育時(shí)代推進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的根本前提。深度知識(shí)追蹤模型作為知識(shí)狀態(tài)建模的一種有效方法，已成為教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)。然而，由于深度知識(shí)追蹤模型未能將深度學(xué)習(xí)與領(lǐng)域特征充分融合，導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)效果不夠精準(zhǔn)。（剩余13091字）