基于大语言模型的全属性自动生成知识跟踪方法和系统

本发明公开了基于大语言模型的全属性自动生成知识跟踪方法和系统。通过LLM自动抽取每道题目的核心知识点及权重，并与题目编号嵌入融合，精准表达题目语义。采用时序多头注意力机制，结合真实与反事实作答序列，动态建模学生知识状态并映射为多知识点掌握概率。利用LLM对问题‑作答文本生成多维评分特征，进一步与知识状态特征融合，加强认知过程表征。特设单调性约束，保证知识状态随作答结果合理变化。本发明能有效提升学生答题正确性预测的准确率与模型可解释性，适用于智能教育和个性化教学场景。