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文档简介

1智慧教育智能导学评价指南），根据学生的历史做题序列获取学生的当前表现，对学生的知识点掌握情况进行建模,通过个性化习题推荐等功能来提高学生的学习表现来预测学生的学习表先决关系prerequsitere24评价依据与原则4.1评价依据4.1.1新时代教育评价观教学和社会实践，培养学生知识建构的能力，并考察学生运用知识联系到实际生活尊重学生的差异性，将学生的差异性视作重要的教育资源，应发现学生身上的优点和优势。在教学方4.1.3第四代评价理论4.2评价原则4.2.1科学性原则的促进功能，进而提高学生学习的效率，促进学生的4.2.2可操作性原则4.2.3全面性原则解自己，认识到自己的长处与不足，科学规划学生4.2.4过程性原则35评价方法5.1总体评价方法提高情况、学习自信提升情况、学习时间变化程度、学习成绩提5.2深度知识追踪评价方法（b）模型构建：选择一个合适的深度神经网络结（LSTM）。这些网络结构能够捕获时间（c）模型训练：使用学生的历史学习数据来训练深度神经和梯度下降优化方法来调整模型的参数，拟合学生的学越低，则模型准确度越高，预测能力越好，评估公式见45.3知识关联评价方法（a）知识概念提取。提取学习资源中包含的所考察的知识概念，通常与知识（b）关键词匹配。遍历学习资源数据表项（学习资源的名称（c）教材和大纲参考。对于如课程、章节与知构和遵循科学合理的学习进度安排，并参考课程教材的知5图2学习资源与知识关联示意图践交互记录，并统计包含实践数目、实践时长5.3.2知识关联评价指标主要有：（c）综合评价指标:上述几个评价指标的几何×W5.4先决关系评价方法6（a）通过有监督学习方法对课程概念之间的关系进行推搭建一个基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络（BidirectionalLongShort-termMemBiLSTM）自动学习课程概念描述文本中的语义特征，5.5课程图谱评价方法（b）将提取的信息融合结构化数据及第三方数据得到课程概念和（e）在生成课程图谱的基础上，将数据网络中的课程根5.5.2先决关系推理结果的准确性决定构建7承担智能导学评价的机构，应对评价结果的真实性、科学8体评价、深度知识追踪、知识关联、先决关系和知识图谱具体评价指标体系可参照附录A的要求。指标选取时，可根据被评对象所掌握资源情况，在符合本9评价等级表A.1智慧教育智能导学评价指

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