从数据视角透析认知追踪:框架、问题及启示

认知追踪是一种数据驱动的学习者建模技术,被广泛应用于智能导学、智能课堂编排等系统。尤其是2015年深度神经网络被引入认知追踪任务以来,认知追踪成为智能教育领域的研究热点。针对当前研究普遍存在的“重模型、轻数据”以及数据处理不一致等问题,本研究基于近六年国内外35篇有关认知追踪的论文,全面梳理和分析其中被高频使用的数据集,提出以学生、知识、问题三个对象及六类交互关系为核心的认知追踪概念框架,为深层次理解数据内涵和统一数据操作提供指导。本研究还运用该框架对数据集特征进行分类,围绕数据重复、数据顺序、支架题目、技能缺失以及多技能题目等关键问题进行数据一致性分析,特别是针对多技能题目,提出了基于多热编码的表示方法。本研究最后从五方面讨论了认知追踪及未来智能教育的发展趋势:从个体自主学习到多模式混合学习、从单一学习行为到多模态数据融合、从深度学习算法黑箱到可解释分析、从数据驱动到数据与知识联合驱动,以及从技术意识垄断回归教育价值本位,为拓展认知追踪研究边界、促进智能教育创新突破提供参考与指引。

基于image matting的旅游相片处理

美颜相机的兴起丰富了大众生活,随之而来的对相片的期待也越来越高。但是普通的相片处理功能分散,重点不突出,精确度上也有偏差,需要大量的人机交互。本文提出的基于image matting的旅游相片处理系统,在原有的基础上加以改进,通过对现有修图系统功能的提取和加工细化,建立针对旅游相片的处理方法,进一步使其实用性和针对性大大加强,并对改进后的系统进行了相关分析。

图像处理的优势算法分析

近些年来,图像处理的算法层出不穷,涵盖的抠图算法也有几十种。本文介绍了图像处理的几种常见算法,通过了解谷歌提出的去水印算法、阻尼最小二乘法用于解决对遮挡图像的恢复等成熟算法,在MATLAB中实现对图像的自主抠图,对相关课题的推进具有重要意义。

城市智能化增长

智能化增长是一种可持续城市规划理论。为了直观的定量的描述城市的智能化程度,本文通过选取城市的人均收入、城市人口占总人口的比率、交通工具的使用、环境的可持续性发展、土地利用等五个主要因素,利用优序图法,建立模糊综合评价模型,提出一个方便可行的评价模型。通过选取奥克兰和汶川两个典型城市,运用本文的方法对其进行评估,证明了所建模型的正确性和可行性。

小区开放对周边道路通行的影响——基于红绿灯模型模拟仿真

针对不同小区类型开放前后对周边道路通行带来的影响,改善交通路网布局问题,优化土地的利用,设计了一个红绿灯模型算法,结合0-1规划模型对不同小区类型开放前后对道路的影响进行了分析,采用MATLAB语言编制程序和Microsoft Visio 2010画图工具对实际交通状况进行模拟仿真,证明了模型的可行性。