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题名基于情感识别的深度知识追踪算法研究
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作者
程正一
黄丽娟
肖杨
李奇
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机构
电子科技大学
四川天府新区麓湖小学
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出处
《信息技术与信息化》
2024年第7期91-95,100,共6页
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文摘
在新一代信息技术与智慧教育融合的时代背景下,深度知识追踪(DKT)在智慧教室中的应用成为一个热门的研究方向。然而,目前的深度知识追踪模型更多地专注于对学生答题情况进行分析,忽视了情感状态对学生知识掌握情况的影响。对此,在深度知识追踪的循环神经网络的基础上,提出了基于情感识别的算法框架。在现有的循环神经网络的深度知识追踪模型中新增一个训练情感数据的多层感知机(MLP),它可以将情感数据有效输入循环神经网络模型中,以提升知识追踪精度。为验证所提出的新算法,利用四川天府新区麓湖小学的学生考试数据进行模型训练和验证。通过数值分析,基于情感识别的深度知识追踪模型对学生知识点掌握情况的预测值精度有显著提升。预测结果与真实值的差别相较于改进前的深度知识追踪模型均值更小,稳定性更高。总的来说,所提出的基于情感识别的深度知识追踪算法对未来智慧大数据的发展具有借鉴和参考价值。
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关键词
智慧教育
教育大数据
深度知识追踪
情感识别
循环神经网络
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向情感计算的智慧教室系统构建以及优化
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作者
黄丽娟
程正一
杨紫岩
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机构
四川天府新区麓湖小学
电子科技大学
东北师范大学
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出处
《物联网学报》
2024年第2期116-126,共11页
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文摘
在新一代信息技术与智慧教育深度融合的时代背景下,智慧教室系统的研究与应用受到广泛的关注。然而,当前智慧教室系统的应用还处于起步阶段,其缺乏对学生的实时性反馈及实时正向干预功能。针对此问题,首先通过构建基于情感学习的智慧教室系统,引入边缘计算来提高课堂实时性和智能化程度,以实现学生学习期间情感状态的实时性反馈。其次,为提升智慧教室系统的性能,利用凸优化相关理论实现系统资源的优化分配。最后,通过验证,智慧教室系统的多资源联合优化方法可以有效降低设备数据采集及处理的最大时延,能极大地提高智慧教室系统的情感计算实时性能;系统不盲目追求平均时延最小化,有效避免出现单一用户因实时性差而体验不佳的情况。该系统和算法成果对未来智慧教室的建设具有借鉴和参考意义。
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关键词
情感计算
智慧教室系统
边缘计算
多资源联合优化
凸优化
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Keywords
emotional computing
smart classroom system
edge computing
multiple resources joint optimization
convex optimization
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分类号
TN915.08
[电子电信—通信与信息系统]
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