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          杭州市北京航空航天大學國際創(chuàng)新研究院(北京航空航天大學國際創(chuàng)新學院)諸彤宇獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州市北京航空航天大學國際創(chuàng)新研究院(北京航空航天大學國際創(chuàng)新學院)申請的專利基于知識圖譜的學生互助網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及群組劃分方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120217031B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510699612.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F18/23213;該發(fā)明授權(quán)基于知識圖譜的學生互助網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及群組劃分方法及系統(tǒng)是由諸彤宇;陳建國;李瑩;孫磊磊;盛浩;蔡曉晗;姜菲設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          基于知識圖譜的學生互助網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及群組劃分方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明提出一種基于知識圖譜的學生互助網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及群組劃分方法及系統(tǒng),屬于知識圖譜領(lǐng)域,包括:S1:從在線學習平臺或智慧學習系統(tǒng)獲取學生答題數(shù)據(jù)信息,構(gòu)建學生學習畫像;S2:利用貝葉斯知識追蹤模型,根據(jù)學生的答題記錄,計算學生對每一個知識點的掌握程度,并形成知識點掌握矩陣;S3:根據(jù)知識點掌握矩陣,采用曼哈頓距離計算學生之間的知識點掌握差異,構(gòu)建知識點掌握差異矩陣;依據(jù)知識點掌握差異矩陣構(gòu)建學生互助網(wǎng)絡(luò);S4:基于學生互助網(wǎng)絡(luò),利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分挖掘?qū)W生特征,并采用聚類方法對學生進行群組劃分,形成不同特征的學習群組。本發(fā)明方法實現(xiàn)個性化、精準的學習群組劃分,進而提升學生的學習效率和互助效果。

          本發(fā)明授權(quán)基于知識圖譜的學生互助網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及群組劃分方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于知識圖譜的學生互助網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及群組劃分方法,其特征在于,包括: 步驟S1:從在線學習平臺或智慧學習系統(tǒng)獲取學生答題數(shù)據(jù)信息,構(gòu)建學生學習畫像; 步驟S2:利用貝葉斯知識追蹤模型,根據(jù)學生的答題記錄,計算學生對每一個知識點的掌握程度,并形成知識點掌握矩陣; 步驟S3:根據(jù)所述知識點掌握矩陣,采用曼哈頓距離計算學生之間的知識點掌握差異,構(gòu)建知識點掌握差異矩陣;依據(jù)所述知識點掌握差異矩陣構(gòu)建學生互助網(wǎng)絡(luò),具體包括: 步驟S31:設(shè)定一個預(yù)定的知識點掌握差異閾值T,用于確定學生之間的知識差異程度是否滿足互助關(guān)系的條件; 步驟S32:利用知識點掌握矩陣中的掌握程度數(shù)據(jù),采用曼哈頓距離計算每對學生在知識點掌握上的差異程度,具體方法為: ; 其中,元素表示學生和學生之間的知識點掌握差異;是指示函數(shù);是所述知識點掌握矩陣的元素,表示學生i對知識點s的掌握水平; 步驟S33:將所有學生之間的知識點掌握差異記錄在知識點掌握差異矩陣中;假設(shè)有n個學生,則該矩陣為n×n; 步驟S34:根據(jù)所述知識點掌握差異矩陣,判斷每對學生的知識點掌握差異是否超過所述差異閾值T;如果兩位學生之間的差異大于T,則這兩位學生滿足互助條件,將該對學生作為互助關(guān)系二元組記錄下來; 步驟S35:在知識圖譜中,為滿足互助條件的學生對構(gòu)建互助邊,每條互助邊表示兩個學生之間的學習互助關(guān)系,以圖結(jié)構(gòu)的方式記錄學生互助網(wǎng)絡(luò); 步驟S4:基于所述學生互助網(wǎng)絡(luò),利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取每個學生節(jié)點的特征向量,根據(jù)預(yù)設(shè)的群組數(shù)量k,采用k-means聚類方法對所述特征向量進行群組劃分,將學生特征相似的節(jié)點分配到同一群組中,最終形成不同特征的學習群組。

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