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深度知識追蹤理論和技術(面向未來教育的人工智慧引擎)

  • 作者：霍雨佳//黃輝//夏大文|責編:周紅斌
  • 出版社：九州
  • ISBN：9787522545271
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：272
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書深入探討了深度知識追蹤的理論根基和技術支撐，旨在為讀者提供一套系統的實踐框架，助力其理解並掌握深度學習技術在知識追蹤領域的應用方法。全書首先梳理了知識追蹤的核心概念、發展脈絡及經典理論模型，闡釋了該技術在教育智能化、企業知識管理等領域的應用背景、核心價值。在技術框架部分，創新提出了多種深度知識追蹤系統框架，包括數據預處理、特徵工程、模型集成和優化等關鍵技術。在方法論與實驗部分，設計了一系列實驗來驗證深度知識追蹤技術的有效性。
    本書展現了深度知識追蹤技術作為人工智慧引擎推動教育數字化變革的重要作用，為構建契合個體成長節奏的智慧教育生態提供了技術參照。
作者介紹
霍雨佳//黃輝//夏大文|責編:周紅斌
目錄
第一章  引言
  第一節  背景與意義
  第二節  知識追蹤的定義與應用
  第三節  知識追蹤——智慧教育中的個性化學習引擎
  第四節  人工智慧數據、模型及影響的增長態勢
  第五節  本章小結
第二章  知識追蹤任務及相關研究
  第一節  知識追蹤任務及傳統知識追蹤模型
  第二節  深度知識追蹤模型
  第三節  數據集介紹
  第四節  時間序列數據一般評價指標
  第五節  深度學習常用函數
  第六節  常用數據預處理方法
  第七節  本章小結
第三章  循環神經網路：原理、變體與挑戰
  第一節  引言
  第二節  循環神經網路的基本原理
  第三節  循環神經網路的變體
  第四節  循環神經網路的應用
  第五節  大模型時代的復興：循環神經網路的創新與突破
  第六節  本章小結
第四章  研究案例：基於循環神經網路的知識追蹤模型
  第一節  引言
  第二節  模型構建
  第三節  帶有情境問題池的長短期記憶網路（LSTMCP）
  第四節  實驗結果
  第五節  評估前N練習推薦
  第六節 本章小結
第五章  基於Transformer的時序數據建模與雙塔模型
  第一節  引言
  第二節  基於Transformer的時序預測模型
  第三節  雙塔模型
  第四節 本章小結
第六章  研究案例：融合Transformer與雙塔模型的知識追蹤
  第一節  引言
  第二節  模型構建
  第三節  實驗設計
  第四節  實驗結果
  第五節  本章小結
第七章  圖神經網路：原理、應用與挑戰
  第一節  引言
  第二節  圖的基礎概念
  第三節  圖譜GCN
  第四節  空間GCN
  第五節  圖卷積神經網路的應用
  第六節  本章小結
第八章  研究案例：基於圖注意力機制的可解釋知識追蹤模型
  第一節  引言
  第二節  GCAKT模型實現
  第三節  實驗設計

  第四節  實驗結果
  第五節  本章小結
第九章  圖卷積神經網路的增強圖聚合技術
  第一節  數據增強技術
  第二節  模型集成方法
  第三節  注意力機制增強
  第四節  聚合函數優化
  第五節  自監督學習增強
  第六節  行業應用
  第七節  未來發展方向
  第八節  本章小結
第十章  研究案例：增強交互的深度圖卷積知識追蹤模型
  第一節  引言
  第二節  模型實現
  第三節  實驗設計
  第四節  實驗結果和分析
  第五節  本章小結
第十一章  深度學習的可解釋性
  第一節  引言
  第二節  可解釋性的定義
  第三節  事前可解釋性
  第四節  事後可解釋性
  第五節  可解釋性應用
  第六節  可解釋性的當前挑戰與未來方向
  第七節  知識追蹤模型的可解釋性
  第八節  本章小結
第十二章  知識本體增強的可解釋知識追蹤
  第一節  引言
  第二節  問題描述
  第三節  OPKT模型
  第四節  實驗設計
  第五節  結論和分析
  第六節  本章小結
第十三章  微調技術的原理與發展
  第一節  引言
  第二節  傳統參數微調方法
  第三節  高效參數微調
  第四節  提示微調
  第五節  強化學習微調
  第六節  本章小結
第十四章  研究案例：快速追蹤預訓練
  第一節  引言
  第二節  稀疏訓練框架設計與實現
  第三節  性能評估與分析
  第四節  本章小結
第十五章  知識追蹤的挑戰與未來發展
  第一節  知識追蹤的現狀與挑戰
  第二節  知識追蹤的未來發展方向
  第三節  結論
第十六章  總結與展望

  第一節  總結
  第二節  未來研究方向
  第三節  結論
參考文獻
致謝

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