融合知識狀態(tài)與答題意愿的OJ習題推薦研究融合知識狀態(tài)與答題意愿的OJ習題推薦研究

摘要：經過多年發(fā)展，OnlineJudge（OJ）已成為國內外程序設計競賽的主要平臺。然而，現有OJ平臺仍然存在一些問題，比如推薦機制存在一定缺陷，學習者使用OJ通常只考慮自己的基礎水平，而忽略了對習題的興趣和擅長方向。因此，本文提出了一種融合知識狀態(tài)與答題意愿的OJ習題推薦方法，旨在解決現有OJ平臺的問題。該方法通過學生的學習數據和答題意愿，計算學生的知識狀態(tài)及其對不同習題的偏好程度，并根據計算結果，對習題進行推薦，最終提高學生的學習效果。

關鍵詞：OnlineJudge；習題推薦；知識狀態(tài)；答題意愿；學習效果

1.引言

OnlineJudge（以下簡稱OJ）是一種通過網絡提供在線判題服務的平臺，是程序設計競賽的主要場所。與此同時，OJ也成為了許多機構和個人開展程序設計教學和自學的重要資源之一。雖然OJ平臺已經運轉多年，但它仍然存在一些問題。其中之一是習題推薦機制的不足，現有推薦算法不夠精準，無法根據學生的不同學習狀態(tài)和偏好，推薦合適的習題。因此，本文研究了一種融合知識狀態(tài)與答題意愿的OJ習題推薦方法，以提高OJ平臺的習題推薦準確性和學習效果。

2.相關研究

習題推薦是推薦系統(tǒng)研究領域的重要應用之一。同樣，OJ習題推薦也是一個重要的問題。目前，已經有很多學者對OJ平臺進行了相關研究。國內外最為流行的OJ平臺是UVA（UniversityofValladolidOnlineJudge）、POJ（PekingUniversityOnlineJudge）、ZOJ（ZhejiangUniversityOnlineJudge）等。這些OJ平臺提供了豐富的功能，其中最重要的是判題系統(tǒng)和習題庫。然而，這些習題庫中習題的推薦算法基本上都采用了簡單的基于相似度的推薦方法（如KNN），無法將學生的獨特問題解決方法和對各種問題的偏好進行考慮，因此習題推薦的準確性不夠高。

3.研究方法

本研究在之前學者的研究基礎上，提出了融合知識狀態(tài)與答題意愿的OJ習題推薦方法（以下簡稱SBCR）。該方法將學習數據與答題意愿相結合，對學生的知識狀態(tài)和對不同種類習題的答題意愿進行分析，再根據分析結果推薦一些匹配度更高的習題給學生，最終提高學生的學習效果。

3.1數據預處理

學生的學習數據包括學生的登錄記錄、提交記錄等。本研究通過預處理學生的學習數據，提取相關信息，并將其整理成規(guī)范的格式。

3.2知識狀態(tài)計算

本研究采用了基于BayesianKnowledgeTracing的知識狀態(tài)計算方法，計算每一個學生在習題學習中的知識狀態(tài)。首先將學習者的知識狀態(tài)看作一個向量，表示在每個知識點上的學習進度（0-1之間的數值）。其次，定義一個時間步長，并將之前的知識狀態(tài)乘以一個衰減系數，使得學習者之前的知識狀態(tài)被上次學習影響持續(xù)一段時間。最后，根據學生的提交記錄，用Bayesian更新公式針對不同習題計算學生的每個知識點上的學習可能性，從而得到學生的知識狀態(tài)向量。

3.3答題意愿計算

在本研究中，答題意愿指的是，學生對所有習題的喜歡程度和擅長程度。與往常不同的是，本研究從學生的提交記錄中抽取了更多的信息，如通過率、得分、提交時間、重復提交次數等，計算每個習題的答題意愿。通過綜合這些信息，本研究設計了一個適用于不同習題類型的答題意愿計算公式，從而得到學生對所有習題的答題意愿向量。

3.4高效的推薦算法

本研究采用了一種基于矩陣推薦的算法，將學生的知識狀態(tài)和答題意愿視為一個向量，將學生與習題分別表示成一個矩陣，將學生的知識狀態(tài)向量和答題意愿向量作為乘積矩陣，并通過相似度計算，篩選出匹配度高的習題進行推薦。

4.實驗結果與分析

本研究在某OJ平臺上對SBCR方法進行了實踐，對比了傳統(tǒng)的基于相似度的推薦算法。本研究對比了推薦算法的準確率和推薦效果，結果表明，SBCR方法準確率高于傳統(tǒng)推薦算法，推薦效果優(yōu)于傳統(tǒng)推薦算法。

5.結論與展望

本文提出了一種基于知識狀態(tài)和答題意愿的OJ習題推薦方法，該方法可以充分考慮學生的個性化學習需求。本研究的實驗結果表明，SBCR方法優(yōu)于傳統(tǒng)的基于相似度的推薦算法。未來，本研究可以進一步深入研究，延伸至其他在線學習平臺6.方法強項

本研究提出的基于知識狀態(tài)和答題意愿的OJ習題推薦方法，可以充分考慮學生的個性化學習需求。與傳統(tǒng)推薦算法不同，該方法利用了學生提交記錄中的更多信息，如通過率、得分、提交時間、重復提交次數等，提高了推薦準確率和推薦效果。另外，本方法適用于不同類型的習題，具有較強的通用性。

7.方法局限性

本研究中采用了基于矩陣推薦的算法，雖然可以篩選出匹配度高的習題進行推薦，但是該方法可能存在數據稀疏性和冷啟動問題。此外，本方法對學生的知識狀態(tài)和答題意愿的計算公式需要進一步改進和優(yōu)化。

8.未來展望

未來，可以通過增加更多的因素，如學科領域、難度級別等，進一步完善OJ習題推薦方法，提高推薦的精確度和有效性。另外，可以通過機器學習的方法，自動化地從學生提交的記錄中提取更多的信息，為推薦算法提供更豐富的數據支持。此外，也可以將該方法應用到其他領域，如MOOC、個性化推薦系統(tǒng)等8.未來展望（續(xù)）

進一步的研究還應該嘗試不同的算法和模型，包括基于深度學習的方法，以便更好地捕捉學生的知識狀況和答題意愿，并提高推薦系統(tǒng)的準確性。為了應對數據稀疏性和冷啟動問題，可以考慮集成其他方法，例如基于內容的推薦方法和基于協(xié)同過濾的推薦方法，在數據不充分的情況下提高推薦效果。

除了完善推薦算法和模型，還可以通過更好地了解學生的學習情況來提高推薦質量和學生的學習效果。例如，可以融合學生的行為數據和反饋信息，了解學生的學習進展和難點，為學生推薦更準確和實用的習題。此外，還可以考慮采用不同形式的習題，如交互式習題、多媒體習題等，以及為學生提供互動式的學習體驗，以增強學生的參與度和學習效果。

總之，OJ習題推薦方法具有廣闊的應用前景和研究價值。未來應該集中精力，不斷完善算法和模型，提升推薦準確性和學習效果，并結合學生的行為數據和反饋信息來進一步提高推薦質量，為學生成長和發(fā)展提供更好的支持和幫助此外，隨著在線教育和遠程學習的普及，OJ習題推薦方法的應用場景也在不斷擴大。相對于傳統(tǒng)教學，在線教育平臺可以更好地記錄學生的學習行為，為推薦系統(tǒng)提供更豐富和準確的數據，從而更好地為學生提供個性化和精準的學習支持。此外，OJ習題推薦方法還可以應用于在線考試和評估系統(tǒng)中，為考生提供更好的考試體驗和成績評估，同時也可以為評估系統(tǒng)提供更全面和準確的評估指標。

在未來的研究中，還應該探索如何將OJ習題推薦方法應用于其他領域，例如人才選拔、人力資源管理和科學研究等。除了為學生提供個性化和實用的學習支持，OJ習題推薦方法還可以為企業(yè)和機構提供更好的人才選拔和培養(yǎng)方案，為科學研究提供更準確和全面的數據分析支持。

總之，OJ習題推薦方法具有廣泛的應用前景和研究價值，未來應該集中精力，深入挖掘其