2024年11月20日，智慧教育学院（计算机科学与技术学院）举办了第十九期学术沙龙活动（教育信息技术专场）。本次活动由2022级电子信息专业研究生周铖同学主持，特邀指导老师有谢春丽老师，王树梅老师，张谢华老师。我院电子信息与软件工程全体研究生参加了此次活动。
活动伊始，主持人周铖同学介绍了本次活动的主题、特邀指导教师，以及将要进行学术分享的同学。
随后，周楠、张程智和周铖三位同学依次进行了学术分享。
周楠同学做了题为《融合学生知识状态与混沌萤火虫算法的习题推荐研究》的报告分享。她提出了一个习题推荐模型，该模型融合了学生的知识状态和混沌萤火虫算法，并由两个核心模块构成：学生知识状态感知模块和习题列表推荐模块。学生知识状态感知模块通过深度学习技术评估学生的知识覆盖率和掌握程度，以此构建一个精准的知识状态模型。基于学生的知识状态模型，习题列表推荐模块运用混沌萤火虫算法来生成个性化的最优习题推荐列表。最后，她在三个不同的数据集上进行了习题推荐实验，结果验证了模型的有效性。
张程智同学的报告题目为《基于用户偏好的教育资源推荐》。他研究了如何通过用户偏好占优关系矩阵（UPVM）来填补和校正用户偏好数据。针对教育资源库中某些属性资源的缺失，他提出了一种基于UPVM的替补资源选择策略。此外，张程智同学还根据学习者的个性化学习期望和知识点掌握情况，基于UPVM开发了两种教育资源推荐方法。这些研究不仅为教育资源的精准推荐提供了理论基础，还有助于提高学习效率。
周铖同学汇报了《基于知识追踪和知识网络的学生成绩预测》。她提出了一种创新的成绩预测方法，该方法结合了知识追踪技术和知识点之间的网络关系，通过分析学生解答习题时涉及的知识点及前驱知识点，结合掌握程度，构建了一个知识网络。在此基础上，周同学利用长短期记忆（LSTM）神经网络和注意力机制，根据学生的学习记录来追踪其知识水平，并预测他们在未来的习题表现。在公开数据集上的实验结果显示，这一模型在预测精度上表现优异。
最后，谢春丽老师对本次学术沙龙做了总结。她对同学们在活动期间展现出的积极态度与深度思维给予了高度肯定与赞扬。同时，谢老师还勉励同学们务必秉持对学术的赤诚热爱与坚定执着，以饱满的热情积极参与后续的研讨活动，并为学术的繁荣发展贡献更多的智慧与力量。活动结束后，与会老师和同学合影留念，本次活动在愉快的氛围中圆满落幕。
图文｜王诗昂 司宜臻
排版｜金 雨
一审｜林威宇
二审｜黄有玉
三审｜祝 义
