学习空间理论的ACM竞赛关键学习路径算法

作者：何秋红; 孙文; 郑文彬; 朱月秀

来源：山西大学学报(自然科学版), 2020, 43(04): 828-837.

DOI：10.13451/j.sxu.ns.2020070

• ACM竞赛
• 贪心算法
• 图模型
• 学习空间理论
• 学习路径
• 推测关系

学习空间理论是指导设计学生知识评估工具的最重要的理论框架之一。学习路径是其核心概念之一,它表示学生的认知过程和学习规律。根据学习路径以学定教,精准施教。将学习空间中学习路径的概念应用于ACM竞赛的研究,设计贪心算法MaxPath实现了竞赛的三种学习路径。2019ACM-CCPC江西省赛数据集上实验表明:(1)MaxPath快速有效;(2)根据推测关系分七级难度竞赛题,个别题无法严格划分等级,因考查内容不同而难度相似;(3)关键学习路径比个别和一般学习路径更优,源于它更符合推测关系和答对率降序;(4)关键学习路径与OJ平台结合,从生成精准的个性化学习路径及引入类游戏机制两方面支持高效训练。

• 单位
  汕头大学; 闽南师范大学