论文部分内容阅读
在教育教学的过程中，如何诊断学生的知识水平是一个重要的问题.传统方法大多由教师根据学生的表现和成绩进行人工判断，存在效率低、主观性强的问题，且难以做到针对大量学生的个性化诊断.近年来，认知诊断模型中的DINA模型被广泛应用于诊断学生个性化知识掌握程度.然而传统DINA模型大多基于小样本数据，当面对在线教育带来的大规模数据处理需求时，存在收敛速度慢的问题，难以实际应用.针对DINA模型计算时间过长的问题，本文首先给出了DINA模型的收敛性证明，并提出了三种能够加速DINA求解的算法：（1）增量算法，它将学生