5、基于案例推理和迁移学习的决策支持模型在教育领域的应用

基于案例推理和迁移学习的决策支持模型在教育领域的应用

1 引言

在教育领域，为遇到学习困难的学生提供决策支持是一项重要的工作。传统的决策支持模型在处理目标数据有限的情况时存在一定的局限性。本文介绍了一种基于案例推理和迁移学习的决策支持模型，旨在为遇到学习困难的学生提供更有效的支持。该模型通过利用源域数据来丰富案例库，从而提高决策的准确性和有效性。

2 模型概述

2.1 案例与决策支持

在模型中，学生的案例分为已解决案例和新目标案例。如果学生在过去得到过考虑和支持，其案例会被保留在案例库中；如果是当前遇到问题的学生，其案例则是需要解决方案的新目标案例。若案例库中存在相似案例，模型会将其作为已解决案例进行检查，并为新目标案例调整解决方案。然而，目标域中二年级学生的目标数据较少，而三年级和四年级的源数据较多。因此，为了让模型能为新目标案例提供更合适的解决方案，需要用源案例丰富案例库。

2.2 模型的子流程

2.2.1 案例库定义

案例库是过去已解决案例的集合。每个已解决案例包含特征规格和解决方案两部分。以教育领域中遇到学习困难的学生的学习延期问题为例，特征规格描述学生的属性，如姓名、年龄、性别、家乡、家庭状况、经济状况、工作状况、各学期学习状况、已修课程成绩、休学原因等；解决方案包括延期状态（“允许”或“不允许”）以及其他支持信息，如延期原因、延期时间、后续学习计划、经济支持等，还有实际效果，如最终学习状态（“毕业”“继续学习”“休学”）。对于每个解决方案，期望的积极效果是“毕业”或“继续学习”，这样的延期许可才能被视为有效决策。

新目标案例为正在考虑延期的遇到学习困难的