基于认知诊断的合作学习互补分组方法及应用

发布时间：2021-06-07 12:05

　　信息技术的快速发展促进了教学方法的转变。作为21世纪学习的基本特征之一的个性化学习,是“互联网+”时代推动学生个性化发展的一种新的学习趋势。实现个性化教学的主要手段是利用计算机辅助测验来诊断学生的知识结构,然后根据诊断结果开展有针对性的补救教学活动,如资源推送和路径规划。如何准确诊断出学生的知识状态是实现个性化教学的核心环节。分组是合作学习的重要组成部分,它可以培养学生的团队协作能力,提高学生合作学习的效率。然而,目前合作学习常采用人工方式进行分组,无法确保组内成员在知识结构上具有较高的互补性。因此,文章提出一种基于认知诊断的分组方法。该方法首先使用多层感知器神经网络对学生知识状态进行诊断,在诊断结果支持下通过获取知识点间的依赖关系生成知识状态迁移图并对其进行拓扑排序,最后按知识状态拓扑序对学生进行自动分组,使分组内成员在知识结构上具有较高的互补性。在此基础上应用该分组方法进行合作学习教学设计,并将其应用于《C程序设计》课程中开展教学实践。实验数据表明:该方法能够有效提高小组成员在知识结构上的互补性,从而提高问题解决率,改善学生学习效果。问卷调查结果显示:参与实验的学生对基于互补分组的... 

【文章来源】：河南师范大学河南省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

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23第三章认知诊断支持下的合作学习互补分组方法本章首先阐述认知诊断过程，然后提出互补分组方法，并在此基础上设计出认知诊断支持下的合作学习互补分组方法，详细说明了分组方法的设计过程，及其在课堂教学中的具体实施方法。3.1认知诊断过程为实现在合作学习中根据知识结构对学生进行自动分组，形成知识结构互补的合理分组方案，需要在分组前对学生进行认知诊断，以获得每个学生的知识掌握状态。本文使用基于神经网络的认知诊断方法开展知识状态诊断，主要有四个步骤：构建知识依赖关系图、理想属性模式、期望反应模式和应用神经网络进行模式匹配。3.1.1知识关系依赖图构建为了在教学中实施认知诊断，需要先构建知识依赖关系图。图3-1给出了一个知识依赖关系图实例，其中顶点为测验涉及的知识点（在认知诊断中称为属性），有向边表示知识点间的依赖关系。这种知识间的先序依赖关系能够有效排除不合理的知识模式，为认知诊断消除学生作答误差提供依据。例如在测验中学生仅答对了和知识点A5相关的测试题，则由图3-1中知识依赖关系可断定该学生在A5相关试题上的作答是猜对的。图3-1知识依赖关系图3.1.2理想属性模式构建认知属性模式是一组认知处理策略，借此反映学生的潜在知识结构，即学生对认知属性集中所有知识的掌握状态[43]。由于每个属性仅存在掌握和未被掌握两种状态，以图3-1为例，分别用5个二进制位表示知识状态，对于各知识点对应的属性，掌握为“1”，未掌握为“0”。所以图中顶点集对应的可能属性模式有25种。因为知识关系依赖图

25表3-2期望反应模式及其与理想属性模式间的对应关系编号理想属性模式期望反应模式1000000000002100001000003110001100004101001010015111001110016110101100007111101111018111111111113.1.4基于神经网络的模式匹配学生的实际答题过程可能会出现失误或猜测的情况，导致答题结果包含误差。这种包含误差的答题模式称为实际反应模式。认知诊断的核心步骤就是建立实际反应模式到期望反应模式的映射，从而确定学生的理想属性模式。本文使用多层感知器神经网络进行实际反应模式到理想属性模式的模式识别，训练数据集为全部期望反应模式与理想属性模式对。训练完成后，神经网络可直接把学生实际反应模式映射到理想属性模式，从而消除学生作答误差，实现学生知识状态的精确诊断。图3-2给出了表3-2对应的多层感知器神经网络。图3-2多层感知器神经网络结构3.2互补分组方法有了认知诊断结果的支持，可以实现对学生的自动互补分组，从而增加组内成员的

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本文编号：3216542