Research on automatic generation and personalized matching system of ideological and political education content based on intelligent technology
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of artificial intelligence technology, the research on personalized learning in the field of ideological and political intelligence education is increasingly active.In this paper, an improved locust optimization algorithm is proposed, which is applied to the intelligent grouping strategy of ideological and political education.Then a knowledge state-oriented hypergraph selfattention knowledge tracking model is proposed, which consists of a hypergraph module and a selfattention module, and is capable of predicting students' future interaction sequences through their past interaction sequences.In order to realize students' personalized test question matching needs, a Civics test question recommendation algorithm based on the neural graph model is proposed, based on which a personalized Civics test question recommendation exam system is designed and implemented.The intelligent grouping strategy based on the optimized locust algorithm achieves a total score accuracy of 100% in the Civics grouping task.The knowledge tracking model accurately predicts students' knowledge status, and the attention weights of students' learning paths based on this paper's recommendation algorithm are all higher than 0.5.It shows the effectiveness of this paper's strategy of automatic generation of Civics education content based on the locust optimization algorithm and the personalized test question matching model on the students' in-depth understanding of the Civics knowledge and improvement of learning efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».