面向智慧教育的学习分析与智能导学研究——基于RSM的个性化学习资源推送方法

随着信息技术与教育的融合度逐渐加深,越来越多的研究者开始关注如何利用信息技术促进个性化学习。现有的个性化学习研究,其关注点集中在个性化学习资源的推送方面,采用的方法大多为基于行为数据实现学习资源的个性化推送。这种方法存在两个局限:一是不能对学生的认知结构进行诊断;二是不能对其推送的内容进行解释。认知诊断理论被认为是当前教育测量领域的核心理论,研究提出基于认知诊断的个性化学习资源推送方法,即先实现学生内部知识结构的认知诊断,然后在认知诊断的基础上再进行个性化学习资源的推送。该方法能够弥补基于大数据的个性化推送方法无法实现诊断,以及无法对推送资源进行解释的不足,从而实现大规模在线学习过程中的因材施教。

Tatsuoka Q矩阵理论的修正

K.K.Tatsuoka和她同事开发的规则空间模型(RSM)是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM中Q矩阵理论存在缺陷和错误,这些失误使得RSM中用布尔描述函数(BDF)计算被试理想项目反应模式(IRP)的方法缺乏理论依据。这里揭示了Tatsuoka的Q矩阵理论的缺陷和错误并引进既不使用BDF又便于应用的计算IRP的方法;接着还介绍一种由可达阵计算简化Q阵的方法,该方法显示了可达阵在构造认知诊断测验的重要性。这些结果对丰富Q矩阵理论及正确使用RSM进行认知诊断有一定的意义。

贝叶斯网在认知诊断属性层级结构确定中的应用

K.K.Tatsuoka和她同事研究的规则空间模型(RSM)是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM是由学科专家先从已编制的测验中抽取出属性,然后给出测验的关联Q阵,再由该Q阵导出属性间的层级关系。已有研究证明,这种做法所得到的属性间的层级关系难以保证是正确的,甚至难以保证属性间的层级关系是唯一确定的。这里利用贝叶斯网进行结构学习,从被试的属性掌握模式中挖掘出属性间的层级关系,学习所得到的层级关系可以用来验证由RSM中的方法得到的层级关系。模拟实验和实证研究的结果都显示了该方法所得到的属性层级关系是有参考价值的,可以为命题或测量专家带来有用的信息。

现代测量理论下四大认知诊断模型述评

该文介绍并比较了现代测量理论下四大认知诊断模型的思想方法、模型结构及各自的特点性能等。LLTM是一个较早的认知诊断模型,它实现了认知与测量的结合;规则空间模型实现了对认知结构的诊断,并创造性地提出了Q矩阵理论;统一模型与融合模型是同一类模型:两者均沿用了规则空间模型的Q矩阵方法,但克服了规则空间模型中的一些不足;融合模型被认为是二十一世纪初创立的一个很成功的认知诊断模型。

一类提取模糊规则的新方法及其在干燥建模中的应用

基于系统的输入—输出数据 ,提出一种通过划分输入空间提取模糊规则的方法 ,并将该方法应用于建模非线性程度较高的干燥过程。建模过程中 ,首先利用训练样本将输入空间动态地划分为若干个子空间 ,然后针对每一子空间产生一条模糊规则 ,再将所产生的模糊规则共同构成一个模糊规则库 ,模糊逻辑系统的最终输出从模糊规则库中产生。仿真结果表明 ,该方法可很好地预测干燥系统的物料降水率 ,而且简单实用 ,十分可靠。

小学四、五年级数学诊断性测验的编制——基于规则空间模型的方法

基于规则空间模型,以小学四、五年级数学诊断性测验的编制为例,探索了认知诊断理论背景下诊断性测验的编制方法。研究发现,基于规则空间模型编制的诊断性测验具备优良的信效度,尤其在结构效度上具有突出优势。应用该测验对1059名四、五年级学生进行诊断测验的结果显示:在整体上,学生对整数、初级运算与应用掌握得较为巩固,对量、统计、规律、高级运算掌握较差;在发展趋势上,量、统计、规律、高级运算是四、五年级之间进步最快的属性。

规则空间模型在描述统计学习模式识别中的应用研究

规则空间模型是一种将认知心理学和心理计量学相结合的认知诊断模型 ,它可用于判别被试的属性掌握模式和识别被试解题的认知错误。本文应用规则空间模型判别学生的属性掌握模式 (即知识结构 )。根据 2 99名被试在测验项目上的作答反应将他们划归为

干式空心电抗器空间磁场缩比试验与模型简化

干式空心电抗器的空间磁场已成为变电站内电磁污染的主要来源,为此,基于缩比试验法对其分布特性给出准确预测。首先,总结了空心电抗器各参数的理论缩比准则,并在保持空间磁场磁感应强度不变的前提下,针对3种典型情况提出相应的修正策略;据此,测量1/2尺寸和1/6尺寸2种缩比系数空心电抗器模型的轴向和径向磁场分布,所得结果与原尺寸模型对应位置的数值基本相符,验证了缩比准则的有效性和缩比试验的等价性;为进一步简化预测过程,提出了由单环、双环和3环载流导体构成的共6种简化缩比模型。试验证明双环简化模型结构1的精确度最高,此时圆环形载流导体与空心电抗器底面的轴向距离为电抗器高度的1/3和2/3。

规则空间模型在瑞文智力测验中的认知诊断分析

规则空间模型是一种基于统计模式识别和分类的认知诊断方法,此方法可以根据被试的作答反应,分析诊断被试的认知属性掌握情况。以往智力测验只是报告测验分数,对被试能力解释较为简单,缺乏必要的认知诊断分析。本文根据瑞文标准推理测验的难度层级特点,分析其所包含属性及其连接关系,并运用规则空间模型将所有被试划分在48种典型反应模式中,而且大部分被试都会集在几个典型反应模式中。本文对这些典型反应模式进一步分析被试的认知状态,并为教育辅导与人员选拔安排提供建议。

虚拟社会中大规模民众群体行为建模研究

战争会影响民众的日常生活,大规模社会民众的群体行为也影响着战争的进程。虚拟战争空间社会子系统中,建立社会民众的大规模群体行为仿真模型对进行战争实验研究有重要意义。分析和总结了虚拟战争空间社会子系统中群体行为仿真模型的特点和建模实践过程中的关键问题,给出了相应的解决方案,提出了智能环境模型、给出了战争危机条件下的群体决策规则,并提出了一个通过建立四维行为库进行行为存储和搜索的行为管理思想,为虚拟社会大规模群体行为的建模与仿真研究提供了思路,对不同类型的群体行为建模有重要的借鉴意义。

线性滤波法风速模拟及模型阶数确定

时域分析法是对结构进行风致振动分析的主要方法之一,而采用该法的前提是要有一系列的风速(或风压)时程样本.详细介绍了风速时程AR模拟方法及AIC准则,并对此技术进行了编程实现.所模拟的结果表明:AR模型可有效地模拟具有空间时间相关性的节点脉动风速时程.

基于扩展规则的启发式#SAT求解算法

#SAT在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题可以规约成#SAT进行求解,得到命题理论的模型个数.通过对基于扩展规则的#SAT求解器的深入研究,发现选择规约子句的顺序对极大项空间的大小有着较大的影响,因此提出两种加速#SAT求解的启发式策略:MW和LC&MW.MW每次选择具有最大权值的子句作为规约子句;LC&MW每次选择最长子句作为规约子句,若最长子句存在多个,则在多个最长子句中选择具有最大权值的子句作为规约子句.利用MW策略设计了算法CER_MW,利用LC&MW策略设计了算法CER_LC&MW.实验结果表明,CER_MW和CER_LC&MW相对于先前的#SAT求解算法在求解效率和求解能力上都有显著的提高.在求解效率方面,CER_MW和CER_LC&MW的求解速度是其他算法的1.4倍~100倍.在求解能力方面,CER_MW和CER_LC&MW在限定时间内可解的测试用例更多.

基于视觉原理的多分辨率地形生成准则

目前多分辨率地形的生成准则主要是屏幕空间误差或其变相表达的地形粗糙度,但该类误差准则仅适于对近处的地形进行简化.为了能对远处的地形进行简化,因而从能量传播的角度出发,提出了一个适合对离视点较远的区域进行简化的残余能量准则,同时将其与屏幕空间误差相结合,建立了一个基于视觉原理的多分辨率地形生成准则,并给出了一个基于四叉树结构的实时生成算法.实验表明,该算法能有效减少三角形的数目,并能适合于大规模地形的实时显示应用.

基于等级反应模型的规则空间方法

本研究基于Tatsuoka的规则空间方法,对理想反应模式与异常反应指标进行了扩展,推导了多级评分项目下规则空间方法的算法公式。在4种属性层级结构(发散型、收敛型、线型与无结构型)×4种"失误"作答概率(2%、5%、10%与15%)测验情境下,以属性模式判准率、被试属性判准率、敏感性与特异性为指标,检验了多级评分项目下规则空间方法的分类准确性。结果表明:(1)基于多级评分项目构建的异常反应指标,能有效地对被试进行分类与解释,且0-1评分项目下异常反应指标及其性质都是多级评分下的特例;(2)随着"失误"作答概率的增加,4种属性层级结构的分类准确性都会降低;(3)线型和收敛型的分类准确性明显好于发散型与无结构型;(4)纯规则点的分布对规则空间方法的分类准确性有显著影响。

基于文本加权KNN算法的中文垃圾短信过滤

针对K最近邻(KNN)算法在文本分类决策规则上由于样本重要性相同而导致分类效果不佳的问题,提出一种基于文本加权的KNN文本分类算法,并将其应用于垃圾短信的分类问题。在提取出特征词之后,考虑到特征词在文本中出现的频率对文本重要性的影响,引入第1个加权公式,同时针对垃圾短信数据集,采用关联规则算法挖掘出在垃圾短信中频繁出现的共现词组,并以此引入第2个加权公式,最后将引入的2种文本权重计算公式对每个短信文本进行复合加权处理,以区分各个训练样本对于判定隶属类别的影响程度,从而在分类决策规则上作出改进。实验结果表明,与未经过文本加权的KNN算法相比,该算法对垃圾短信和正常短信在分类准确率、召回率、F1值等指标上都有较大的提升。

运用规则空间模型识别解题中的认知错误

运用规则空间模型识别学生解题中的认知错误，该模型将认知心理学、项目反应理论和数据库的代数理论相结合，将被试的二值反应模式映射为笛卡尔乘积空间的一组序偶，然后计算被试和错误规则在该空间的代表性位置之间的马氏距离，并通过贝叶斯决策准则划分被试的错误类型．根据６４４名中学生对３０个数学题目的反应，识别出其中８６％的学生可以被划分入１８种认知错误类型中．

汉语测试的诊断性评价研究

本研究应用规则空间模型（Rule Space Model，RSM）诊断参加《实用汉语水平认定考试C．TEST）的学生的考试结果，通过对852名被试在C.TEST[A—D级]测验18个听力理解题目上的作答反应进行分析，将97％左右的被试成功地归入了68种属性掌握模式。在此基础上，为被试提供了关于其听力理解技能掌握情况的诊断性报告，为教师和测验设计者提供了关于其教学情况和试题研发情况的诊断及反馈信息。

汽车造型设计空间研究

汽车造型设计是一项创造性活动,其内部隐藏着一定的逻辑规则。为将汽车造型活动中隐藏的设计规则进行提取,对造型基因概念进行研究,采用几何语义分析等方法,对汽车造型逻辑进行了分析;从理论上提出了汽车造型设计空间概念及汽车造型设计空间的建构方法与获取方式,并基于以上理论,以小型两厢车为例,设计了一个汽车造型辅助设计工具,最终指导具体的设计实例。

基于三维矿化域数字模型对澳大利亚Camel 1金矿找矿预测研究

Camel 1金矿是澳大利亚Pilbara地台最重要的金矿之一,矿区地表被第四系风成沙和冲积物覆盖,地表矿化信息少,找矿难度大。鉴于此,在该矿区引入"数字矿山"技术手段,结合Camel 1金矿的地质特征,特别是控矿构造特征,使用Surpac软件,建立Camel 1金矿三维矿化域数字模型,综合研究金矿化空间分布规律。Camel 1矿床金矿化总体上沿Mallina韧性剪切带分布,且严格受Mallina韧性剪切控制;金矿化与后期北西向断裂关系密切,矿区在未来找矿工作中应该重视北西向构造,可能会有更好的找矿突破。本文通过对金矿化空间分布规律的研究以及其与构造之间的关系,在矿区圈定了三处找矿预测靶区。三维矿化域数字模型找矿预测方法工作成本低,可作为一种新的找矿思路在该区找矿工作中应用。

规则空间模型理论基础的改进

规则空间模型通过Q阵确定不可观察的知识状态,并把它转化为可观察的理想项目反应模式;其次把被试观察反应模式划归为某个理想项目反应模式.该文指出Tatsuoka求理想项目反应模式全集是错误的,并提出几种确定理想项目反应模式全集的方法和几种新的分类方法,并用蒙特卡洛模拟比较这些分类方法与规则空间方法的优劣.