[發明專利]一種基于答題數據的知識點記憶程度計算方法

在審

• 申請號: 201710150381.5
• 申請日: 2017-03-14
• 公開（公告）號: CN106971356A
• 公開（公告）日: 2017-07-21
• 發明（設計）人: 陳冬華;范亮
• 申請（專利權）人: 杭州博世數據網絡有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20
• 代理公司: 杭州慧亮知識產權代理有限公司33259
• 代理人: 秦曉剛

技術領域

本發明涉及在線學習診斷方法。

背景技術

隨著網絡的發展，用戶的學習與網絡緊密聯系起來。很多學校和教育機構 都設計了在線教學與試題系統，為了使用戶可以通過在線練習試題，了解對相 關知識點的掌握情況，現有技術采用了很多方法。

公開號為104317825A的中國發明專利申請公開了一種知識點量化分析方 法，包括：S101、在數據庫中獲得已設置好的試題包含的各知識點數據，并設 置每個知識點占該試題內容的權重記為X權；S102、在數據庫中根據不同類型 考試獲得的知識點來源，設置各知識點來源的權重記為Y權；S103、通過選取 待檢測用戶的某道試題實際得分成績和該試題中設置的各知識點X權數據，計 算各知識點標準分記為S；S104、根據知識點標準分S和Y權更新知識點評價 成績記為V_n，計算公式如下，V_n＝S×Y+V_n-1×(100％-Y)；其中，n為自然數，知 識點評價成績初始值V₀＝500，V_n-1為當前知識點評價成績。

但是，上述分析方法完全依賴于做題的結果，并沒有考慮人的記憶規律， 無法做到全面、客觀準確。

發明內容

本發明所要解決的技術問題就是提供一種基于答題數據的知識點記憶程度 計算方法，結合記憶規律對答題數據進行分析，可以更加全面、真實的反應用 戶對于某知識點的掌握情況。

為解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案：一種基于答題數據的知 識點記憶程度計算方法，

計算公式為R＝e^(-t/s)，其中，t為以天為基本單位的記憶時間間隔，s為記 憶強度，e＝2.71828；

s的計算方法為，每個知識點初始s＝1，且s最小為1，練習答案正確，則該 題的直接和間接知識點的s＝s+1，練習答案錯誤，直接知識點s＝s-1，間接知識 點s＝s-(1-0.2n)，n為該間接知識點與直接知識點之間的相隔層級，n>5時把n視 為5；

t的計算方法為，當一道題做正確時，該題的直接知識點和間接知識點的記 憶時間＝該題練習的日期，t＝當前日期-記憶時間。

作為優選，每個知識點的初始R＝0，每天重新計算R，當一道題做正確時， 該題的直接知識點和間接知識點的R＝1。

本發明從大腦的記憶特征維度入手，結合用戶答題數據，對遺忘曲線的R 值進行計算，這樣，計算獲得的R值與題目的客觀難度、用戶學習能力等進行 結合，可以更加全面、真實的反應用戶對于某知識點的掌握情況。

具體實施方式

項目反應理論(Item Response Theory，IRT)是一系列心理統計學模型的 總稱，是針對經典測量理論(Classical Test Theory，簡稱CTT)的局限性提出來 的。IRT是用來分析考試成績或者問卷調查數據的數學模型，這些模型的目標是 來確定的潛在心理特征(latent trait)是否可以通過測試題被反應出來，以及測試 題和被測試者之間的互動關系。

現代遠程教育以計算機網絡為基礎來實施教學的各個環節，有著信息化水 平高的特點。這一特殊的教學環境非常有利于項目反應原理(又稱IRT，Item Response Theory)發揮優勢，提高教學質量。

遺忘曲線由德國心理學家艾賓浩斯(H.Ebbinghaus)研究發現，這條曲線告訴 人們在學習中的遺忘是有規律的，遺忘的進程很快，并且先快后慢。

本發明依據項目反應原理(IRT)的1PL模型的P(θ)以及遺忘曲線的R值 進行計算，對平臺用戶的知識點掌握情況進行診斷。以下結合具體實施例對本 發明做出具體說明。

實施例1，一種在線學習知識點診斷方法，包括如下步驟：

步驟一，評定用戶對于該知識點掌握的概率，計算公式為P(θ)＝1/(1+e^(b- θ))，其中，θ表示評定用戶的能力參數，b表示每個題目的難度系數，e為常 數2.71828；

其中，針對該知識點，b采用標準難度系數，指對于全平臺用戶而言，通 過定量與定性的研究方法，分析確定的統一的難度系數標準。