【成果推介】一种教育元宇宙中的知识追踪方法及终端

【应用行业】教育

【技术领域】计算机技术、智慧教育技术

【知识产权】发明专利

【成果完成单位】华中师范大学

【成果完成人姓名】刘德建、钟正、徐建

【完成人团队简介】团队主要研究虚拟现实技术与应用、教育元宇宙、教学测评

【成果完成时间】2023-12-13

【专利号】CN2023117046919

【授权日期】2024-02-09

【技术成熟度】研发阶段

【应用背景】随着人工智能的应用范式从机器学习、深度学习转向通用大模型，知识图谱已广泛应用于多种教学场景，成为智能化技术赋能个性化教学的有效手段。

通过建模学习者在教育元宇宙场景中操作、作答试题的历史轨迹和结果，知识追踪技术可以辅助分析学习者在学习过程中知识状态的变化。根据学习者在特定情境下的学习交互行为，追踪学习者知识掌握状态。这为教育元宇宙的学习效果评价开辟新的应用路径，成为构筑教育元宇宙生态系统的新焦点。因此，引入知识追踪技术，采用深度学习、知识建模和数据挖掘等技术建模学习者在情境下的学习行为序列，并提取、融合学习者能力状态与学习行为状态特征，集成知识追踪模型，输出学习者在知识情境链下的知识掌握情况，可全面分析和呈现教育元宇宙中学习者掌握知识的能力水平，协助学习者更好地掌握知识情境，并为其推荐个性化的知识情境，在未来教育中具有广泛的应用前景。

而当前在教育元宇宙中应用的知识追踪还存在诸多的问题：

（1）知识情境链生成未充分考虑学习者个性化信息：目前知识情境链的生成仅注重丰富性和多样性，并未提供适应不同差异学习者需求的包容性学习支持；

（2）学习与知识状态特征融合存在信息冗余：由于学习交互序列未经过清洗处理，导致数据不匹配的问题，并且直接融合这些不匹配的学习与知识状态特征，难以获取到学习与知识状态相关性的特征；

（3）单一知识追踪模型欠拟合，鲁棒性较差：单一知识追踪模型无法捕捉复杂数据关系，造成模型难以拟合，对噪声和异常值比较敏感，导致预测学习者掌握知识状态的性能下降。

【成果简介】本成果发明了一种教育元宇宙中的知识追踪方法及终端，基于学习者与目标个性化知识情境链中虚拟教学资源的交互行为数据生成学习交互序列，对采集的学习者在目标个性化知识情境链中的作答数据进行清洗，根据学习交互序列、清洗后的作答数据和题目序列生成作答特征向量，基于作答特征向量提取能力状态向量和学习状态向量，并基于二者使用集成知识追踪模型，得到学习者对目标个性化知识情境链的掌握情况，能够更好地与学习交互序列和题目序列匹配生成作答特征向量，且利用集成知识追踪模型挖掘学习者能力水平和学习状态之间的潜在关系，增强了模型鲁棒性，从而更有效且全面地分析和呈现教育元宇宙中学习者掌握知识的能力水平。

【成果图片】

【联系方式】段治国、安红高、刘树楠、吴涛，02767868068，02767868067，02767862769