Comparison of the Application of FNN and LSTM Based on the Use of Modules of Artificial Neural Networks in Generating an Individual Knowledge Testing Trajectory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The paper considers the issues of implementing an adaptive testing system using artificial neural network modules, which should resolve the problem of intellectual selection of the next questions, thereby generating an individual testing strategy.An attempt is made to increase the accuracy of the artificial neural network in determining the level of difficulty of the next test question for two types of architectures -Feedforward Neural Network (FNN) and Long-Short Term Memory (LSTM) network.Parameters affecting the quality of education are analyzed.A modification of the input layer architecture of the FNN that allows for a significant increase in the accuracy of the networks is reviewed.To solve the problem of selecting the thematic block of the question, a hybrid module structure comprising the artificial neural network together with the algorithmic processing of the results it delivers is proposed.The feasibility of using an FNN compared to the LSTM network architecture is substantiated.The network input parameters are identified, and different architectures and network training parameters (weight update algorithms, loss functions, number of training epochs, packet size) are compared.The use of the FNN direct propagation network as part of a hybrid algorithmic module makes it possible to construct a trajectory with an individual testing length, regardless of the number of thematic blocks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle