自适应学习路径推荐中的强化学习方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110786560.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113434563A | 公开（公告）日 | 2021-09-24 |
| 申请公布号 | CN113434563A | 申请公布日 | 2021-09-24 |
| 分类号 | G06F16/2457（2019.01）I;G06F16/9535（2019.01）I;G06Q50/20（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 周倩如;李光杰 | 申请（专利权）人 | 北京高思博乐教育科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京方韬法业专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 党小林 |
| 地址 | 100000北京市海淀区北四环中路283号10层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种自适应学习路径推荐中的强化学习方法及系统。该方法包括：利用深度学习进行多层网络的构建，根据处理好的学生的历史学习行为数据，挖掘出学生对每一个知识点的掌握程度；使用深度学习、集成算法和聚类算法，综合学生历史学习数据和知识点的掌握程度，对学生能力进行评估预测；根据学生对知识点的掌握程度及学生的能力评估的结果，利用知识图谱和深度学习技术，为学生智能生成并提供最佳的学习路径；通过强化学习，选择合适的学习内容让学生去学习。本发明提供的自适应学习路径推荐中的强化学习方法及系统能够从学生的能力、当前学习状态等维度进行分析，为学生构建知识点掌握矩阵，为每个学生智能推荐合适的学习路径。 |
