计算机工程

作者：詹泽慧, 钟煊妍, 邹萱萱, 骆丽霞

单位：华南师范大学教育信息技术学院, 广东 广州 510631

关键词：人机对话,事理图谱,计算思维,文本分析,异质图注意力网络

基金：国家自然科学基金面上项目(62277018); 教育部人文社科基金(22YJC880106); 国家自然科学基金重点课题(62237001)

思维过程的精准量化和思维品质的高效诊断是思维型教学智能化开展的难题。现有的思维分析方法普遍存在静态局限性, 割裂了事理逻辑和动态情境对思维的影响。人机对话作为思维外显和评估的重要载体, 为计算思维自动化评估提供了潜在可能。为提高人机对话环境下计算思维水平预测的准确性和可解释性, 构建基于BERT-异质图注意力网络(HAN)的计算思维自动化评估模型。采集人机对话过程中所获取的时序性文本作为学习者计算思维的外部表征, 通过BERT-HAN模型从人机对话文本数据中提取句子级语义特征表示, 将这些特征作为异质图的节点特征输入到HAN中。模型耦合了基于余弦相似度的句子语义特征和基于关系词列表的元路径嵌入, 进一步提取语句之间的语义关系。在此过程中, 通过注意力机制生成学习节点间的关系权重, 形成具有丰富语义信息的事理图谱。事理图谱的构建不仅考虑语句之间的直接关系, 还可以基于多头注意力机制灵活捕捉并处理异质图中不同关系类型的特征。最终, 根据这些特征, 利用Softmax分类器进行计算思维水平的识别和预测, 以实现自动化评估。实验结果表明, 该模型的预测准确率为0.869, 召回率为1, AUC值为0.998, 相较于BERT、TextCNN、LSTM-HAN等模型具有更好的性能。

来源：2024年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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