[發明專利]一種認知影響因素分析方法及裝置

有效

• 申請號: 201810824698.7
• 申請日: 2018-07-24
• 公開（公告）號: CN108932593B
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 黃濤;劉三女牙;楊宗凱;楊華利;耿晶;胡小芳;張浩
• 申請（專利權）人: 華中師范大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 唐維虎

本發明提供了一種認知影響因素分析方法及裝置，涉及認知加工過程數據挖掘技術領域。所述認知影響因素分析方法首先獲取學習者的學習數據，對所述學習數據進行處理后獲得標準學習數據，再基于所述標準學習數據采用特征提取器提取所述學習者的特征，基于所述特征采用分類器確定影響所述學習者的認知影響因素。所述認知影響因素分析方法從學習者的學習數據中挖掘學習者認知影響因素，同時利用特征提取器和分類器確定所述認知影響因素，參考了學習者的狀態、失誤等隱性影響因素，提高了認知影響因素分析的準確性。

技術領域

本發明涉及認知加工過程數據挖掘技術領域，具體而言，涉及一種認知影響因素分析方法及裝置。

背景技術

隨著社會和科學技術更新進步速度的迅速加快，人們對知識獲取以及教育學習的需求愈發增大，而如何評測學習者的知識獲取程度和認真水平則成為了迫切需要解決的問題。傳統的測驗/考試僅以測驗總分作為評價指標，顯得過于籠統和概括，現在人們不僅要求測驗能在總分數層面進行評價，更希望能深入到被試內部的認知加工層面，為此心理學家們以認知心理學和心理測量學為理論基礎，開發出了具有認知診斷功能的心理計量模型(簡稱認知診斷模型，CDM)，挖掘被試作答過程和測驗分數背后的知識結構、加工技能和認知過程，做出更加準確詳盡的診斷和評估，從而為采取相應的補救教學提供依據，為因材施教提供指導。

認知診斷理論建立在已有測驗理論基礎之上，但它更為強調測驗/測量要深入考察學習者的心理加工過程。而當前的認知診斷是對學習者認知加工過程中所涉及的知識、技能、策略等顯性因素進行診斷，對于認知加工過程的研究是鮮有的，然而影響學習者認知加工過程并非只有顯性因素，還有學習行為、情感態度、思維方式等隱性因素的影響，這些相關因素對學習者成績的影響是長遠且顯著的，然而現有的認知診斷技術無法對影響學習者認知加工過程的多元因素進行挖掘及分析。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種認知影響因素分析方法及裝置，以解決上述的現有認知診斷模型無法對學習者的學習行為、情感態度、思維方式等多元因素進行分析的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種認知影響因素分析方法，所述認知影響因素分析方法包括：獲取學習者的學習數據；對所述學習數據進行處理后獲得標準學習數據；基于所述標準學習數據采用特征提取器提取所述學習者的特征，基于所述特征采用分類器確定影響所述學習者的認知影響因素。

綜合第一方面，所述學習數據包括每個試題的考察屬性、試題得分、答題時間和認知狀態，所述對所述學習數據進行處理后獲得標準學習數據，包括：根據所述考察屬性確定每個試題的屬性關聯矩陣，根據所述試題得分確定每個試題的作答反應矩陣，根據所述答題時間確定每個試題的作答時間矩陣，根據所述屬性關聯矩陣與所述認知狀態確定每個試題的錯誤類型；將所述屬性關聯矩陣、所述作答反應矩陣、所述作答時間矩陣、所述錯誤類型作為標準學習數據。

綜合第一方面，在所述對所述學習數據進行處理后獲得標準學習數據之后，以及在所述基于所述標準學習數據采用特征提取器提取所述學習者的特征，基于所述特征采用分類器確定影響所述學習者的認知影響因素之前，所述認知影響因素分析方法還包括：從所述標準學習數據中獲取訓練集；根據所述訓練集的數據格式確定輸入層；根據所述訓練集進行特征提取器的無監督逐層訓練；在所述特征提取器的頂層添加分類器，基于所述訓練集通過所述分類器對所述特征提取器與所述分類器進行參數調節；根據認知影響因素指標體系確定輸出層。

綜合第一方面，在所述根據認知影響因素指標體系確定輸出層之后，所述認知影響因素分析方法還包括：采用BP算法對所述特征提取器和所述分類器進行反向微調。

綜合第一方面，在所述根據認知影響因素指標體系確定輸出層之前，所述認知影響因素分析方法還包括：于認知屬性、學習行為和情感態度構建所述認知影響因素指標體系。