知識(shí)追蹤原理及應(yīng)用

定　價(jià)：￥76.00

作　者：	李浩君，高鵬
出版社：	經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787521859416	出版時(shí)間：	2024-08-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	128開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　知識(shí)追蹤基礎(chǔ)理論、優(yōu)化方法及應(yīng)用領(lǐng)域的系統(tǒng)性研究具有很強(qiáng)的時(shí)代應(yīng)用性和需求迫切性，對(duì)智能教學(xué)時(shí)代教學(xué)評(píng)價(jià)手段完善和個(gè)性化學(xué)習(xí)研究工作推進(jìn)意義重大。本書堅(jiān)持“以學(xué)習(xí)者為中心”教學(xué)服務(wù)理念、以智能教育服務(wù)個(gè)性化、精準(zhǔn)化、有效化需求為目標(biāo)、以深度學(xué)習(xí)技術(shù)與知識(shí)追蹤服務(wù)融合研究為指導(dǎo)，探索知識(shí)追蹤模型的優(yōu)化方法以及基于知識(shí)追蹤的應(yīng)用服務(wù)場(chǎng)景。本書從知識(shí)追蹤基礎(chǔ)理論研究入手，聚焦知識(shí)追蹤關(guān)鍵技術(shù)，剖析知識(shí)追蹤服務(wù)的框架體系；分析知識(shí)追蹤模型存在的問(wèn)題和局限性，針對(duì)模型長(zhǎng)依賴關(guān)系弱、缺少學(xué)習(xí)特征以及可解釋性差等問(wèn)題開(kāi)展知識(shí)追蹤模型優(yōu)化實(shí)證研究；探索基于知識(shí)追蹤應(yīng)用服務(wù)的新場(chǎng)景。

作者簡(jiǎn)介

　　李浩君，漢族，教授、博士，美國(guó)北卡羅納大學(xué)教堂山分校訪問(wèn)學(xué)者，入選浙江工業(yè)大學(xué)青年英才支持計(jì)劃（優(yōu)青）以及浙江省高等學(xué)校中青年學(xué)科帶頭人培養(yǎng)對(duì)象，主要從事移動(dòng)學(xué)習(xí)、智能計(jì)算與個(gè)性化學(xué)習(xí)、量化實(shí)證研究等方面研究工作。2003-至今在浙江工業(yè)大學(xué)教育科學(xué)與技術(shù)學(xué)院工作，曾獲國(guó)家級(jí)教學(xué)成果二等獎(jiǎng)、浙江省教學(xué)成果一等獎(jiǎng)、浙江省科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng) 、浙江省高校科研成果二等獎(jiǎng)以及浙江省高校教師教學(xué)技能比賽優(yōu)秀獎(jiǎng)等；獲評(píng)浙江工業(yè)大學(xué)研究？“我？？中的好導(dǎo)師”。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景
1.2 研究?jī)?nèi)容
1.3 研究現(xiàn)狀
1.4 研究?jī)r(jià)值
1.5 本章小結(jié)
第2章知識(shí)追蹤研究基礎(chǔ)
2.1 .知識(shí)追蹤理論基礎(chǔ)
2.2 知識(shí)追蹤模型基礎(chǔ)
2.3 知識(shí)追蹤實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)
2.4 本章小結(jié)
第3章深度知識(shí)追蹤模型優(yōu)化研究
3.1 深度知識(shí)追蹤模型優(yōu)化問(wèn)題
3.2 融入梯度提升回歸樹(shù)的深度知識(shí)追蹤模型優(yōu)化方法
3.3 自注意力機(jī)制與雙向GRU協(xié)同的深度知識(shí)追蹤模型優(yōu)化方法
3.4 基于產(chǎn)生式遷移的深度知識(shí)追蹤模型優(yōu)化方法
3.5 本章小結(jié)
第4章知識(shí)追蹤視域下學(xué)習(xí)者知識(shí)掌握狀態(tài)可視化研究
4.1 學(xué)習(xí)者知識(shí)掌握狀態(tài)可視化概述
4.2 知識(shí)追蹤視域下學(xué)習(xí)者知識(shí)掌握狀態(tài)可視化策略設(shè)計(jì)
4.3 知識(shí)追蹤視域下學(xué)習(xí)者知識(shí)掌握狀態(tài)可視化應(yīng)用實(shí)踐
4.4 本章小結(jié)
第5章基于知識(shí)追蹤的學(xué)習(xí)者薄弱知識(shí)點(diǎn)挖掘研究
5.1 學(xué)習(xí)者薄弱知識(shí)點(diǎn)挖掘概述
5.2 基于知識(shí)追蹤的薄弱知識(shí)點(diǎn)挖掘策略設(shè)計(jì)
5.3 融入多維問(wèn)題難度的自適應(yīng)知識(shí)追蹤模型
5.4 基于知識(shí)追蹤的薄弱知識(shí)點(diǎn)挖掘應(yīng)用實(shí)踐
5.5 本章小結(jié)
第6章融入深度知識(shí)追蹤模型的協(xié)作學(xué)習(xí)分組
6.1 協(xié)作學(xué)習(xí)分組概述
6.2 面向協(xié)作學(xué)習(xí)分組的深度知識(shí)追蹤優(yōu)化模型
6.3 融入深度知識(shí)追蹤模型的協(xié)作學(xué)習(xí)分組方法
6.4 分組方法應(yīng)用效果研究
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)