一种基于自注意和预训练机制的智能教学方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于自注意和预训练机制的智能教学方法及系统，其方法包括：S1：创建题库和学生信息，导入已有的学习记录；S2：根据题库中的试题、知识点关联性，以及试题被作答的整体情况，预先训练出试题的特征向量以及嵌入矩阵；S3：根据试题的特征向量、嵌入矩阵以及学习记录，利用两级自注意机制，对学生学习的状态进行跟踪，预测学生的作答结果；S4：根据预测学生的作答结果，结合题库中的试题的知识点，选择合适的试题集推荐给学生。本发明通过两级自注意力机制的上下文感知的追踪模型，以捕捉当前时刻的输入信息与用户的历史行为序列的关联，使得知识追踪更加关注学习的上下文场景，更加准确预测学生作答，并推荐合适的试题给学生。