细粒度认知诊断网络

即插即用提升诊断精度

通过跨尺度关系学习与知识级约束，更精细地刻画学生对各知识点的掌握状态。

Xinjie, Sun · 刘淇 · Kai, Zhang · Weiyin, Gong · Shuanghong, Shen · Fei, Wang · Yan, Zhuang · Meikai, Bao · 王士进 · 马玉玲 · 陈恩红

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

技术优势

成绩更准确

多尺度关系学习动态调整学生相似度网络，减少噪声关联对诊断的干扰。

少标数据也能用

基于随机分组的学生相似度构造方法，从无标签答题记录中挖掘潜在学习模式关联，降低对标注数据的依赖。

应用场景

• 智能教育诊断：在不改变现有系统流程的前提下，诊断精度更高，适合快速部署到已有智能教育平台。
• 个性化学习分析：能对学生的知识掌握进行更细粒度的建模，支持个性化推荐与学习路径规划。