CN114998071B - 一种航空管制模拟训练智能教学方法和*** - Google Patents
一种航空管制模拟训练智能教学方法和*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出一种航空管制模拟训练智能教学方法和***。其中,方法包括:根据教学需求提炼出重要的管制考核知识点,并将训练想定进行知识点关联标记,建立基础的管制知识图谱,即Q矩阵,从而实现主观评估方法的数字化和量化,为评估提供更加有力的客观依据。为实现1对1的个性化教学以及智试题推荐,本发明参考了人工智能在教育领域的研究成果,采用认知诊断方法对学员进行认知诊断分析,建立学员的认知模型。最后,本发明提出了一种试题推荐方法,其将结合学员的认知模型以及数据库中的知识图谱,预测学员的得分情况,并基于得分预测进行合理的试题推荐。
Description
技术领域
本发明属于航空管制模拟训练教学领域,尤其涉及一种航空管制模拟训练智能教学方法和***。
背景技术
目前,国内高校使用航空管制模拟训练***对学员进行管制技能方面的上机教学培训。教学***一般会根据学员在上机过程中的实施指挥情况,自动采集训练过程数据,并根据内置的评估指标及评判规则对学员进行业务技能和知识掌握情况的考核分析,最终单向输出评估结果。
教学***现存以下问题:1、目前,管制人员的培训考核机制缺乏一定的客观性,其仍采用教员主观打分方式。而且,最终的得分无法直观展示出培训人员对于管制技能的掌握情况;2、现有教学***不具备智能教学特征。一方面是指,训练想定仍采用人工编辑方式,且想定编辑过程较为繁琐,这样使得教员的工作量没有被减少反而增加。另一方面则是指,教学内容呈现出僵硬化,***不能根据培训人员的实际掌握情况而自动生成具有针对性的训练想定。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出一种航空管制模拟训练智能教学方法和***的技术方案,以解决上述技术问题。
本发明第一方面公开了一种航空管制模拟训练智能教学方法,所述方法包括:
步骤S1、建立试题库和知识点的关联矩阵:根据训练想定和知识点的匹配情况,得到知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行的关联矩阵,即试题库Q矩阵;所述关联矩阵的元素表示训练想定包含知识点的比重;
步骤S2、建立学员认知诊断模型:利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数,求解所述平均误差代价函数,得到学员对知识点的学习权重矩阵,即认知诊断模型矩阵;
步骤S3、根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况;
步骤S4、根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。
根据本发明第一方面的方法,在所述步骤S1中,所述知识点包括:各机型开车时间、各机型暖机时间、滑行间隔标准、跑道间隔标准、飞行水平/垂直安全间隔标准、标准飞行指挥用语、转场飞行规则、进出空域规则、降落方法、出航方法和调配方法;
所述试题库Q矩阵是一种元素取0~1的分数向量矩阵,所述试题库Q矩阵的元素取值越大说明训练想定包含知识点的比重高。
根据本发明第一方面的方法,在所述步骤S2中,所述利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数的方法包括:
其中,
m为训练想定个数;
n为知识点个数;
T表示转置;
根据本发明第一方面的方法,在所述步骤S2中,所述求解所述平均误差代价函数的方法包括:
根据所述平均误差代价函数符合凸函数特点,利用梯度下降算法求解所述平均误差代价函数,得到学员对每个知识点的学习权重。
根据本发明第一方面的方法,在所述步骤S3中,所述根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况的方法包括:
其中,
其中,
V为第u行元素的总数;
U为第v列元素的总数。
本发明第二方面公开了一种航空管制模拟训练智能教学***,所述***包括:
第一处理模块,被配置为,建立试题库和知识点的关联矩阵:根据训练想定和知识点的匹配情况,得到知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行的关联矩阵,即试题库Q矩阵;所述关联矩阵的元素表示训练想定包含知识点的比重;
第二处理模块,被配置为,建立学员认知诊断模型:利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数,求解所述平均误差代价函数,得到学员对知识点的学习权重矩阵,即认知诊断模型矩阵;
第三处理模块,被配置为,根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况;
第四处理模块,被配置为,根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。
根据本发明第二方面的***,第一处理模块,被配置为,所述知识点包括:各机型开车时间、各机型暖机时间、滑行间隔标准、跑道间隔标准、飞行水平/垂直安全间隔标准、标准飞行指挥用语、转场飞行规则、进出空域规则、降落方法、出航方法和调配方法;
所述试题库Q矩阵是一种元素取0~1的分数向量矩阵,所述试题库Q矩阵的元素取值越大说明训练想定包含知识点的比重高。
根据本发明第二方面的***,第二处理模块,被配置为,所述利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数包括:
其中,
m为训练想定个数;
n为知识点个数;
T表示转置;
根据本发明第二方面的***,第二处理模块,被配置为,所述求解所述平均误差代价函数包括:
根据所述平均误差代价函数符合凸函数特点,利用梯度下降算法求解所述平均误差代价函数,得到学员对每个知识点的学习权重。
根据本发明第二方面的***,第三处理模块,被配置为,所述根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况包括:
其中,
其中,
V为第u行元素的总数;
U为第v列元素的总数。
本发明第三方面公开了一种电子设备。电子设备包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现本申请第一方面中任一项的一种航空管制模拟训练智能教学方法中的步骤。
本发明第四方面公开了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,实现本申请第一方面中任一项的一种航空管制模拟训练智能教学方法中的步骤。
本发明提出的方案,为航空管制的教学内容建立***性的知识图谱。同时,在培训过程中,能够通过学员认知诊断模型更加准确地获取学员对知识点的掌握程度,并且***能够智能结合学员自身学习情况的个性以及学员之间学习情况的学习状态,为学员推荐合适难度的个性化训练想定练习,帮助其弥补薄弱的知识点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例的一种航空管制模拟训练智能教学方法的流程图;
图2为根据本发明实施例的航空管制模拟训练智能教学方法的具体流程图;
图3为根据本发明实施例的学员认知诊断流程图;
图4为根据本发明实施例的学员成绩概率矩阵分解的流程图;
图5为根据本发明实施例的学员认知概率矩阵分解的流程图;
图6为根据本发明实施例的得分预测的流程图;
图7为根据本发明实施例的一种航空管制模拟训练智能教学***的结构图;
图8为根据本发明实施例的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例只是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明第一方面公开了一种航空管制模拟训练智能教学方法。图1为根据本发明实施例的一种航空管制模拟训练智能教学方法的流程图,如图1和图2所示,所述方法包括:
步骤S1、建立试题库和知识点的关联矩阵:根据训练想定和知识点的匹配情况,得到知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行的关联矩阵,即试题库Q矩阵;所述关联矩阵的元素表示训练想定包含知识点的比重;
步骤S2、建立学员认知诊断模型:利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数,求解所述平均误差代价函数,得到学员对知识点的学习权重矩阵,即认知诊断模型矩阵;
步骤S3、根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况;
步骤S4、根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。
在步骤S1,建立试题库和知识点的关联矩阵:根据训练想定和知识点的匹配情况,得到知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行的关联矩阵,即试题库Q矩阵;所述关联矩阵的元素表示训练想定包含知识点的比重。
在一些实施例中,在所述步骤S1中,所述知识点包括:各机型开车时间、各机型暖机时间、滑行间隔标准、跑道间隔标准、飞行水平/垂直安全间隔标准、标准飞行指挥用语、转场飞行规则、进出空域规则、降落方法、出航方法和调配方法;
所述试题库Q矩阵是一种元素取0~1的分数向量矩阵,所述试题库Q矩阵的元素取值越大说明训练想定包含知识点的比重高。
具体地,基于管制业务特点以及教学任务需求,按照起飞阶段、训练阶段和着陆阶段对知识点进行归纳分类,知识点包括:各机型开车时间、各机型暖机时间、滑行间隔标准、跑道间隔标准、飞行水平/垂直安全间隔标准、标准飞行指挥用语、转场飞行规则、进出空域规则、降落方法、出航方法、调配方法等。***提供试题库,试题库由训练想定组成,每个训练想定包含多个飞行计划,一个训练想定可以包含多个知识点。***根据训练想定和知识点的匹配情况,最终形成试题库与知识点的关联矩阵,其中知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行,该矩阵称之为试题库Q矩阵。 Q矩阵是一种元素取0~1的分数向量矩阵。例如,若矩阵的第i行的第j列取值不为0,则说明第i个训练想定包含知识点j,且取值越大说明知识点比重高,否则该值为0。试题库Q矩阵是后续获取学员认知诊断模型的基础。
在步骤S2,建立学员认知诊断模型:利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数,求解所述平均误差代价函数,得到学员对知识点的学习权重矩阵,即认知诊断模型矩阵。
在一些实施例中,在所述步骤S2中,所述利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数的方法包括:
其中,
m为训练想定个数;
n为知识点个数;
T表示转置;
所述求解所述平均误差代价函数的方法包括:
根据所述平均误差代价函数符合凸函数特点,利用梯度下降算法求解所述平均误差代价函数,得到学员对每个知识点的学习权重。
具体地,如图3所示,为获得学员对每个知识点的掌握情况,首先要获得学员在每次训练中的得分矩阵。然后,利用试题库Q矩阵和学员的得分矩阵,运用梯度下降算法求出学员与知识点的权重矩阵。如表1所示, 表格的左半部分是每个学员对应每种训练想定的得分矩阵,其中S n 表示第n个学员对象,k n 表示第n种训练想定,表示第n个学员在第n种训练想定中获得的分数。而表1右半部分是最终需要求解的结果,即每个学员对应不同知识点的学习权重,其中Z n 为第n个知识点。每种训练想定的总成绩是一样的,包含的每个知识点分数可能不同,权重的大小意味着学员对该知识点掌握程度的多少,权重越大说明学员对该知识点掌握的越好。
表1
学员S n 对第Z n 个知识点的得分权重设为变量θ nn ,对所有知识点的得分权重向量设为θ nx ={θ n1 ,θ n2 ,θ n3 ,… ,θ nn }。设αnx={αn1,αn2,αn3,…,αnn},αnx表示第kn类型训练想定的知识点的分数向量,即训练想定的特征向量。学员Sn对第kn种训练想定的预测得分为 (θ nx ) T ∙αnx。如下计算:
设学员S1在k1训练想定的误差代价函数为:
同理,学员S1在k2训练想定的误差代价函数为:
其中,
m为训练想定个数;
n为知识点个数;
T表示转置;
根据所述平均误差代价函数符合凸函数特点,利用梯度下降算法求解所述平均误差代价函数,得到学员对每个知识点的学习权重。
在步骤S3,根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况。
在一些实施例中,在所述步骤S3中,所述根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况的方法包括:
其中,
其中,
V为第u行元素的总数;
U为第v列元素的总数。
具体地,如图6所示,在预测学员的作答情况时,本方案提出的预测模型,不仅考虑了学员个性学习状态,还将学员之间的共性学习状态考虑其中。学员的作答情况为:
其中,
表示学员的个性学习状态和学员之间共性的学习状态的比例参数,超参数。在预测学员的作答情况时,学员的个性学习状态和学员之间共性的学习状态所占的比例由参数ρ进行调节,ρ∈[0,1]。ρ越大,则表示预测结果受共性学习状态影响更多;ρ越小,则表示预测结果受个性学习状态影响更多。尤其,当ρ=0时,不引入学员的个性化学习状态。
M u 和N V 别表示特定学员𝑆𝑢和想定练习v的潜在特征向量来刻画学员和想定练习低维空间下的表现。
其中,
V为第u行元素的总数;
U为第v列元素的总数;
学员想定练习得分R满足条件分布如下式所示:
其中,N(x|μ,σ2)是均值为μ、方差为σ2的高斯分布概率密度函数。同时,概率矩阵分解PMF假设学员和想定练习的特征向量满足均值为0的高斯分布:
通过贝叶斯推论,学员和想定练习的特征向量的后验概率推导如下:
通过上式可以通过学员的得分矩阵分解得到学员和想定练习的低维潜在特征向量。
在步骤S4,根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。
具体地,在已知学员潜在作答情况后,试题推荐技术根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。在试题推荐方法中,推荐试题的难度可以根据用户需求进行设定。试题难度指试题相对于学员的难度,以学员Sn通过训练想定练习kv的概率作为训练想定练习kv对于学员Sn的难度Dnv,即
在进行试题推荐时,设定推荐试题难度范围β1、β2(β1<β2)作为推荐试题难度边界,试题推荐方法可以根据学员的潜在作答情况,向学员Sn从待推荐想定练习中向其推荐通过概率在β1到β2之间的想定练习。例如:将参数β1设定为0.3、参数β2设定为0.5时,试题推荐方法可以从所有待推荐的想定练习中找到对于该学员通过概率在0.3~0.5之间的想定练习进行推荐。
综上,本发明提出的方案能够为航空管制的教学内容建立***性的知识图谱。同时,在培训过程中,能够通过学员认知诊断模型更加准确地获取学员对知识点的掌握程度,并且***能够智能结合学员自身学习情况的个性以及学员之间学习情况的学习状态,为学员推荐合适难度的个性化训练想定练习,帮助其弥补薄弱的知识点。
本发明第二方面公开了一种航空管制模拟训练智能教学***。图7为根据本发明实施例的一种航空管制模拟训练智能教学***的结构图;如图7所示,所述***100包括:
第一处理模块101,被配置为,建立试题库和知识点的关联矩阵:根据训练想定和知识点的匹配情况,得到知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行的关联矩阵,即试题库Q矩阵;所述关联矩阵的元素表示训练想定包含知识点的比重;
第二处理模块102,被配置为,建立学员认知诊断模型:利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数,求解所述平均误差代价函数,得到学员对知识点的学习权重矩阵,即认知诊断模型矩阵;
第三处理模块103,被配置为,根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况;
第四处理模块104,被配置为,根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。
根据本发明第二方面的***,第一处理模块101,被配置为,所述知识点包括:各机型开车时间、各机型暖机时间、滑行间隔标准、跑道间隔标准、飞行水平/垂直安全间隔标准、标准飞行指挥用语、转场飞行规则、进出空域规则、降落方法、出航方法和调配方法;
所述试题库Q矩阵是一种元素取0~1的分数向量矩阵,所述试题库Q矩阵的元素取值越大说明训练想定包含知识点的比重高。
根据本发明第二方面的***,第二处理模块102,被配置为,所述利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数包括:
其中,
m为训练想定个数;
n为知识点个数;
T表示转置;
根据本发明第二方面的***,第二处理模块102,被配置为,所述求解所述平均误差代价函数包括:
根据所述平均误差代价函数符合凸函数特点,利用梯度下降算法求解所述平均误差代价函数,得到学员对每个知识点的学习权重。
根据本发明第二方面的***,第三处理模块103,被配置为,所述根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况包括:
其中,
其中,
V为第u行元素的总数;
U为第v列元素的总数。
本发明第三方面公开了一种电子设备。电子设备包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现本发明公开第一方面中任一项的一种航空管制模拟训练智能教学方法中的步骤。
图8为根据本发明实施例的一种电子设备的结构图,如图8所示,电子设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、运营商网络、近场通信(NFC)或其他技术实现。该电子设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该电子设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是电子设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图8中示出的结构,仅仅是与本申请的技术方案相关的部分的结构图,并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定,具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
本发明第四方面公开了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,实现本发明公开第一方面中任一项的一种航空管制模拟训练智能教学方法中的步骤。
请注意,以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种航空管制模拟训练智能教学方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S1、建立试题库和知识点的关联矩阵:根据训练想定和知识点的匹配情况,得到知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行的关联矩阵,即试题库Q矩阵;所述关联矩阵的元素表示训练想定包含知识点的比重;
步骤S2、建立学员认知诊断模型:利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数,求解所述平均误差代价函数,得到学员对知识点的学习权重矩阵,即认知诊断模型矩阵;
在所述步骤S2中,所述利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数的方法包括:
其中,
Sχ表示第χ个学员Sχ;
J(Sχ)表示第χ个学员Sχ预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数;
m为训练想定个数;
n为知识点个数;
θ0为超参数;
θxj表示第χ个学员Sχ对第j个知识点的学习权重值;
T表示转置;
αχj表示训练想定包含第j个知识点的比重,即关联矩阵中的元素;
gχl表示第χ个学员Sχ对第l种训练想定中获得的分数;
步骤S3、根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况;
步骤S4、根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。
2.根据权利要求1所述的一种航空管制模拟训练智能教学方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述知识点包括:各机型开车时间、各机型暖机时间、滑行间隔标准、跑道间隔标准、飞行水平/垂直安全间隔标准、标准飞行指挥用语、转场飞行规则、进出空域规则、降落方法、出航方法和调配方法;
所述试题库Q矩阵是一种元素取0~1的分数向量矩阵,所述试题库Q矩阵的元素取值越大说明训练想定包含知识点的比重高。
3.根据权利要求1所述的一种航空管制模拟训练智能教学方法,其特征在于,在所述步骤S2中,所述求解所述平均误差代价函数的方法包括:
根据所述平均误差代价函数符合凸函数特点,利用梯度下降算法求解所述平均误差代价函数,得到学员对每个知识点的学习权重。
6.根据权利要求4所述的一种航空管制模拟训练智能教学方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述特定学员𝑆𝑢的潜在特征向量Mu和特定训练想定练习v的潜在特征向量Nv的求取方法包括:
利用概率矩阵分解法将学员的得分矩阵分解成学员的特征矩阵M和训练想定练习的特征矩阵N,从而得到所述特定学员𝑆𝑢的潜在特征向量Mu和特定训练想定练习v的潜在特征向量Nv 。
7.一种用于航空管制模拟训练智能教学***,其特征在于,所述***包括:
第一处理模块,被配置为,建立试题库和知识点的关联矩阵:根据训练想定和知识点的匹配情况,得到知识点为矩阵的列,训练想定为矩阵的行的关联矩阵,即试题库Q矩阵;所述关联矩阵的元素表示训练想定包含知识点的比重;
第二处理模块,被配置为,建立学员认知诊断模型:利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数,求解所述平均误差代价函数,得到学员对知识点的学习权重矩阵,即认知诊断模型矩阵;
所述利用所述关联矩阵和学员的得分矩阵,得到学员预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数包括:
其中,
Sχ表示第χ个学员Sχ;
J(Sχ)表示第χ个学员Sχ预估成绩与真实成绩的平均误差代价函数;
m为训练想定个数;
n为知识点个数;
θ0为超参数;
θxj表示第χ个学员Sχ对第j个知识点的学习权重值;
T表示转置;
αχj表示训练想定包含第j个知识点的比重,即关联矩阵中的元素;
gχl表示第χ个学员Sχ对第l种训练想定中获得的分数;
第三处理模块,被配置为,根据学员个性学习状态和学员之间的共性学习状态预测学员的作答情况;
第四处理模块,被配置为,根据学员潜在作答情况,向不同的学员推荐个性化试题。
8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现权利要求1至6中任一项所述的一种航空管制模拟训练智能教学方法中的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现权利要求1至6中任一项所述的一种航空管制模拟训练智能教学方法中的步骤。
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