本发明属于教育数据挖掘领域,提供一种基于记忆网络的可解释动态认知诊断方法,包括以下步骤:(1)构建基于记忆网络的可解释动态认知诊断框架;(2)利用记忆网络结构更新知识熟练程度;(3)将学生特征和试题特征进行融合;(4)利用神经网络结构建模诊断算法,将步骤(3)获得的最终输入表征向量作为网络结构的输入,输出学生作答结果;(5)预测学生作答反应以及分析知识熟练程度变化情况。本发明方法从多个角度初始化学习者的学习诊断,以提高模型可解释性,同时,利用记忆网络在知识状态层面构建学习者知识熟练程度的迁移表示,不仅提高了推断学习者动态知识熟练程度的精度,而且增强了捕获试题序列...