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在软件设计类实验课程中,过高的生师比使学生缺乏充分的教师个别指导。针对此问题,文章研究了基于深度知识追踪的个性化推荐学习方法,并应用于上机编程实训环节教学。该方法采用融合注意力机制的动态键-值记忆网络,对学生的历史编程实训答题记录进行建模;然后通过双向门控循环单元神经网络追踪学生编程能力水平随时间的变化;最后根据由多种学习属性构成的推荐度来生成个性化推荐方案。运用该方法建设的个性化推荐编程实训系统,能够为学生个体生成个性化的编程实训指导方案,支持学生独立自主地进行编程实训,尤其适用于大规模在线编程教育场景。  相似文献   
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