基于隐马尔可夫模型的学习行为评估.pdfVIP

第３１卷第６期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３１Ｎｏ．６ ２０１４年６月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｊｕｎ．２０１４ 基于隐马尔可夫模型的学习行为评估 黄 志 成 （广东女子职业技术学院信息资源中心　广东广州５１１４５０） 摘　要　　在网络教学过程中，为了强化学生对知识的灵活运用，教师通常会引入虚拟实验实训、在线测试之类的系统对学生进行 知识训练。以数据库课程ＳＱＬ在线测试系统为例，为了发现抄袭和异常的学习行为，引入隐马尔可夫模型，对正常的学习行为进行 建模，并使用滑动窗口技术解决学习序列长度不一而影响输出概率的问题。实验结果表明，评估模型对抄袭和异常学习行为的识别 率比普通方法高，准确率达到９３％。 关键词　　隐马尔可夫模型　学习行为　滑动窗口　抄袭　学习异常 中图分类号　ＴＰ３１１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１４．０６．０１７ ＥＶＡＬＵＡＴＩＯＮＯＮＬＥＡＲＮＩＮＧＢＥＨＡＶＩＯＵＲＢＡＳＥＤＯＮＨＩＤＤＥＮＭＡＲＫＯＶＭＯＤＥＬ ＨｕａｎｇＺｈｉｃｈｅｎｇ （ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅＣｅｎｔｅｒ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＷｏｍｅｎ’ｓＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＣｏｌｌｅｇｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１１４５０，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｓｔｕｄｅｎｔｓ’ｆｌｅｘｉｂｌｅｕｓｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｉｎｏｎｌｉｎｅｔｅａｃｈｉｎｇ，ｔｅａｃｈｅｒｓｗｉｌｌｕｓｕａｌｌｙｔｅｓｔｓｔｕｄｅｎｔｓｗｉｔｈｖｉｒｔｕａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｎｄｔｒａｉｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｏｎｌｉｎｅｔｅｓｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｅｔｃ．ＴａｋｉｎｇｔｈｅＳＱＬｏｎｌｉｎｅｔｅｓｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆｄａｔａｂａｓｅｃｏｕｒｓｅｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏ ｆｉｎｄｏｕｔｓｔｕｄｅｎｔｓ’ｌｅａｒｎｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｕｒｏｆｐｌａｇｉａｒｉｓｍａｎｄａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ，ｈｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｂｕｉｌｄａｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆ ｎｏｒｍａｌｌｅａｒｎｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｕｒ．Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｏｕｔｐｕｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓｖａｒｙｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｎｇｔｈｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓｓｏｌｖｅｄｂｙｓｌｉｄｅｗｉｎｄｏｗｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｏｒｄｉｎａｒｙｍｅｔｈｏｄｉｎｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇｐｌａｇｉａｒｉｓｍａｎｄａｂｎｏｒｍａｌｂｅｈａｖｉｏｕｒ．Ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｒｅａｃｈｅｓ９３％． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌ　Ｌｅａｒｎｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｕｒ　Ｓｌｉｄｅｗｉｎｄｏｗ　Ｐｌａｇｉａｒｉｓｍ　Ｌｅａｒｎｉｎｇａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ ０　引　言 １　隐马尔可夫模型 网络教学打破传统课堂教学的时空限制，具有便捷、泛在访 １．１　隐马尔可夫模型定义 问等特点，正成为时下高校流行的教学方式。学生可通过丰富 隐马尔可夫模型是一个双重随机过程，包含两个随机变量 的网络媒介（如浏览网页、讨论板、博客、ｗｉｋｉ、提问等）进行学 序列：一个是观察不到的马尔可夫链，用来描述状态的转移，用 习。当前已有学者使用ＢＰ神经网络和 Ｃ４．５算法对学生使用 转移概率表示；另一个是可以观察到的随机序列，用来描述状态 网络媒介的学习行为进行效果评估［１，２］。为了强化学生对知识 与观察值的关系，用观察值概率表示。完整的隐马尔可夫模型 的灵活运