[發明專利]實體標記方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010412002.7
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111597305B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 徐雨薇;金海峰
• 申請（專利權）人: 法政國際教育投資有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/36;G06F40/295
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 黃易

本申請涉及一種實體標記方法、裝置、計算機設備和存儲介質。其中，該方法包括：響應于被測試者終端觸發的自然拼讀測試請求，將包含自然拼讀試題的第一測試數據發送至被測試者終端；接收被測試者終端發送的音頻數據和拼寫信息并保存；將音頻數據和拼寫信息，以及包含自然拼讀試題和答案的第二測試數據發送至測試者終端，并接收測試者終端上傳的自然拼讀試題中每道試題的測試結果；根據自然拼讀試題關聯的標簽，在預設的自然拼讀知識圖譜中選擇與標簽匹配的自然拼讀知識實體；根據每道試題的測試結果，對匹配的自然拼讀知識實體添加顏色標識，并展示包含帶顏色的自然拼讀知識圖譜。采用本方法能夠提高自然拼讀測試效率。

技術領域

本申請涉及知識圖譜、計算機交互處理技術領域，特別是涉及一種實體標記方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

早在2012年谷歌公司就推出了基于人工智能的知識圖譜技術，隨著計算機處理能力的增強和數據資源的增長，知識圖譜作為一種數據分析和決策支持的手段，被越來越多地廣泛應用，如搜索引擎、商品推薦、自動問答等。

知識圖譜技術在教育領域，也引起了各界的廣泛關注。我國《新一代人工智能發展規劃》特別強調，“要研究知識圖譜構建與學習、知識演化與推理等關鍵技術，要構建覆蓋數億級知識實體的多元、多學科、多數據源的知識圖譜”。

目前教育領域中一個嘗試性的應用，就是學科知識圖譜。簡單來說學科知識圖譜中是由計算機可以理解并存儲的知識點實體以及它們之間關系而組成的知識庫。知識點實體之間的關系具有明確的順序、包含和指向關系，依據此語義關系建立的知識體系能夠為教師、學生等在教學、學習、評價等方面提供支持。

近年來，教育領域越來越強調“以學生為中心”的教學理念，而如何評測學生對于知識的真實掌握狀況，仍是學校、教師及學生和家長面臨的難題。如果能夠基于學科知識圖譜，借助于設備的教育數據采集，記錄學生在作業、練習、考試等各個環節的數據，同時結合機器學習分析技術，不僅能以知識圖譜的形式可視化展示學生知識點的掌握程度，也可以為教師的進一步教學提供了幫助和指導。

在目前英語學科中，自然拼讀作為英語閱讀的基礎能力，被越來越多的家庭和學校所重視。作為一種有效奠定英語閱讀能力的學習方法，自然拼讀讓英語學習者通過學習音素與字母或字母組合一一對應關系，進而能夠做到看到單詞拼寫后隨即主動判斷單詞發音，大大提高閱讀的準確性和效率。

如何精準判斷學生在學習過程中自然拼讀能力的掌握情況？傳統的方式是通過被測試者在規定時間內完成紙質試卷上的測試題目，進而由測試者為其打分的方式來實現自然拼讀的能力測試。這種形式的缺點，不僅僅在于紙筆考試為教師在組卷、評分、分析上過度依賴于教材資源或主觀經驗，而且單一的分數維度也不能為學生和老師展示具體知識點的掌握程度，及與之相關的先序知識點的情況，更不能讓測試為將來的精準化教學、個性化學習等提供數據上的參考，導致測試的準確度較低，并且基于傳統方式測試效率也難以得到有效提升。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高測試準確度以精準判斷學生在學習過程中自然拼讀能力情況的實體標記方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種實體標記方法，所述方法包括：

響應于被測試者通過被測試者終端觸發的自然拼讀測試請求，將包含自然拼讀試題的第一測試數據發送至所述被測試者終端，以使所述測試者終端展示所述自然拼讀試題；其中，所述自然拼讀試題包括發音試題和拼寫試題；

接收所述被測試者終端發送的音頻數據并保存，其中，所述音頻數據為所述被測試者根據所述發音試題進行發音測試時通過錄音獲得；

接收所述被測試者終端發送的拼寫信息并保存，其中，所述拼寫信息為所述被測試者根據所述拼寫試題進行拼寫測試時在所述被測試者終端中所輸入的信息；