图神经网络(GNN)预测学生表现

香港科技大学
简介

本发明是一个形象化学生和问题关系的模型，透过「学生互动问题网络」，为体现问题的隐含关系提供了一种创新的方式。

  • 图神经网络(GNN)预测学生表现
商品化机会
技术授权协议
解决方案

运用图神经网络(GNN)，通过学生互动问题网络预测学生表现。

创新技术
  • 一种以GNN作基础，使用非常有效和高效率的R2GCN模型，模拟学生知识水平及预测线上互动问题库中的学生表现的新方法。
主要成效
  • 通过学生互动进行可概括的学生表现预测
  • 表现稳健：成功运用包含 4000 个问题和 1600 名学生的真实数据集而达到最佳表现
  • 最先进的准确度：4 级分类中的 66%
应用范畴
  • 在线教育——个人化推荐，留存率提升
  • 电子竞技——选手表现分析
  • 电子商务——客户满意度评估

专利申请

  • 美国专利(已授权)：申请编号 17/343769
  • 中国专利： 202110676427.3
香港科技大学

香港科技大学（科大）（https://www.hkust.edu.hk/）是国际知名的研究型大学，其科学、工程、商业管理及人文社会科学领域，均臻达世界一流水准。科大校园国际化，提供全人教育及跨学科研究，培育具国际视野、创业精神及创新思维的优秀人才。逾八成的科大研究，于香港的大学教育资助委员会「2020研究评审工作」被评为「国际卓越」或「世界领先」水平。我们于最新的《泰晤士高等教育全球年轻大学排名榜2022》中排行第三，而科大的毕业生在2021年度的全球大学就业能力调查排名第23位，为亚洲院校前列。

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