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2023-08-26 发布于上海
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支持向量机在认知诊断中的应用研究的中期报告.docx

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支持向量机在认知诊断中的应用研究的中期报告摘要：支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是机器学习中的一种被广泛应用于分类和回归的算法。在认知诊断领域，SVM可以应用于判断学习者的认知状态，比如学习者的注意力、思维能力、认知负荷等。本研究旨在探究SVM在认知诊断中的应用，研究方法采用文献综述和实验研究相结合的方法，已经完成了中期报告。实验一是基于虚拟实验系统对大学生的注意力状态进行检测，共有30名参与者。实验结果表明，SVM能够在高精度和高可靠性的情况下检测出不同参与者的注意力状态，并且能够精确区分其注意力正常或异常的情况。实验二是基于电脑游戏对学生的认知负荷进行检测，共有40名参与者。实验结果表明，SVM能够在高精度和高可靠性的情况下检测出不同参与者的认知负荷状态，而且可以在游戏过程中及时地对学习者的认知负荷状态进行监测和调节。总结：支持向量机在认知诊断中具有广泛的应用前景。本研究通过两个实验，验证了SVM在检测学习者的注意力状态和认知负荷方面的优越性，并且为今后进一步探究SVM在认知诊断领域中的应用提供了实验经验。