基于隐马尔可夫模型的学习行为评估

摘要

在网络教学过程中,为了强化学生对知识的灵活运用,教师通常会引入虚拟实验实训、在线测试之类的系统对学生进行知识训练.以数据库课程SQL在线测试系统为例,为了发现抄袭和异常的学习行为,引入隐马尔可夫模型,对正常的学习行为进行建模,并使用滑动窗口技术解决学习序列长度不一而影响输出概率的问题.实验结果表明,评估模型对抄袭和异常学习行为的识别率比普通方法高,准确率达到93％.