基于近似子图的实时教学认知诊断模型设计与应用北大核心CSSCI

开展个性化教学是实现素质教育至关重要的措施和手段。实现个性化教学的主要手段是使用计算机辅助测验对学生知识结构进行诊断,然后根据诊断结果开展有针对性的资源推送和路径规划等补救教学活动,其核心问题是教学认知诊断模型的构建。当前常用的基于RSM和AHM的教学认知诊断模型虽然能够对学生的知识状态进行高效、准确的诊断,但其生成规则空间的代价较高,在小规模实时诊断应用中效率较低。近似子图是领域知识图在测试项目下的相关子图,其顶点集只包含测试项目中涉及到的认知属性,其边集包括顶点集在领域知识图中直接依赖关系的投影,以及顶点集在领域知识图中间接依赖关系的模拟。近似子图可以降低规则空间规模的量级,满足其构造的实时性要求。基于近似子图的教学认知诊断模型在"Java语言程序设计"课程中的教学实验证明:该模型可以降低构建RSM规则空间的时间代价,在保证诊断准确率的前提下达到课堂实时认知诊断的目的,及时帮助学生发现自身知识缺陷并开展有针对性的补救学习,最终有效改善学生学习效果。针对学生的调查问卷结果也显示,该教学模式较传统课堂更为轻松和高效。