毕业设计-基于深度知识追踪(GIKT)模型的习题推荐系统设计与实现.zip

简介：
本作品为一款基于GIKT（Generalized Item Knowledge Tracing）模型开发的学习辅助工具。通过深入分析用户学习行为，能够精准掌握学生对知识点的理解程度，并据此提供个性化的习题推荐，旨在提升学习效率和个性化教育体验。系统设计充分考虑了深度知识追踪技术的应用，实现了对学生知识掌握情况的动态监测与反馈，为教学活动提供了有效的数据支持。 标题中的“基于深度知识追踪（GIKT）模型的习题推荐系统”是一个利用现代机器学习技术，特别是深度学习，来个性化推荐习题的学习辅助工具。GIKT全称为Grained Knowledge Tracing，是一种深度学习模型，它试图理解学生在解决不同问题时的知识掌握情况，并据此推荐合适的练习题目。这种系统对于提升教育质量、个性化教学和提高学生的学习效率具有重要意义。 这个项目是一个毕业设计项目，涵盖了综合性的实践工作，包括但不限于系统设计、模型构建以及前端界面开发等多方面内容。以下是几个关键技术点： 1. **深度知识追踪（GIKT）模型**：相比传统的PCKT或DKT模型，GIKT能够更细致地捕捉学生对不同知识点的理解程度。通过处理学生的历史答题数据，该模型可以学习他们的知识状态并预测未来表现。 2. **Flask框架**：这是一个轻量级的Python Web应用开发框架，在项目中用于构建API接口以接收前端请求、处理业务逻辑，并返回推荐习题的数据结果。 3. **Vue.js**：这是一种渐进式的JavaScript框架，适用于构建交互式用户界面。在该项目中，它被用来设计展示习题列表和用户选择的界面，并发送请求到后端服务器。 4. **数据库管理**：为了存储并处理大量学生答题数据，在项目开发过程中可能使用了关系型或非关系型数据库如MySQL、PostgreSQL或MongoDB来保存学生的答题历史及知识状态等信息。 5. **数据预处理**：在训练GIKT模型之前，需要对原始的答题数据进行清洗和格式化以方便后续的数据分析与建模工作。 6. **模型训练与优化**：这包括选择合适的损失函数、优化器以及可能的超参数调整来提高预测准确性和泛化能力的过程。 7. **推荐算法**：基于GIKT模型对学生知识状态的预测，系统会采用某种推荐方法（例如协同过滤或内容基础的方法）生成个性化的习题建议。 8. **部署与监控**：项目完成后需要将系统部署到服务器上，并进行实时性能监测以确保服务稳定性和效率。 9. **用户体验设计**：通过友好的界面和流畅的交互体验来增强学生对系统的接受度和使用频率是至关重要的方面之一。 综上所述，这个毕业设计是一个完整的软件工程实践案例，涵盖了从数据处理、模型构建到前后端开发等全过程。它不仅帮助学习者深入理解深度学习与知识追踪的概念，还能够掌握实际项目中的开发技能。