[發明專利]一種基于學生知識點診斷的智能組卷的方法

在審

• 申請號: 202011584346.2
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112669006A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 孫永毫;徐強
• 申請（專利權）人: 廣東國粒教育技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q50/20;G06F16/31;G06F40/186
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 盧澤明

1.一種基于學生知識點診斷的智能組卷的方法，其特征在于，包括：

S1、構建知識點庫、試題庫和試卷模板庫，用于存儲和調用知識點、知識點相關的試題和試卷模板；

S2、依據不同的測試需求，設定不同的組卷要求；

S3、采集學生參與的每次考試的數據；

S4、依據所述S3中采集的數據，獲取知識點掌握度；

S5、將所述S4中獲取的知識點掌握度進行層級劃分；

S6、依據所述S5中對知識點掌握度的層級劃分，確定知識點域；

S7、依據所述S2中的組卷要求，結合所述S6中所確定的知識點域，在所述試卷模板庫中選定試卷模板；依據所選定的試卷模板，并結合S6所述的測試知識點域在試題庫中抽取每個測試知識點對應的試題；

S8、依據試卷的屬性，對所述S7中所抽取的試題進行屬性設置，形成一套完整的試卷。

2.根據權利要求1所述的基于學生知識點診斷的智能組卷的方法，其特征在于，所述S1包括：

S11、構建知識點庫，按照學段劃分不同學段的知識點庫，所示知識點庫內包括知識點名稱及其要求掌握程度；

S12、構建試題庫，根據考試需求，基于不同學科及學習階段的考核特征構建海量試題庫，所述試題庫中包括試題及試題屬性信息，所述試題屬性信息包括：所屬題型、關聯章節(科目、年級、單元、課文)、關聯知識點、題目本身所屬能力層次、題目適用類型、題目難度系數、試題題干及答案、題目分值、題目年份、區域、來源、考點、分析、點評；

S13、構建試卷模板庫，根據不同測試應用場景及年級、學科，構建試卷模板庫，每套試卷模板中有明確的題型、題量、試題分值信息。

3.根據權利要求1所述的基于學生知識點診斷的智能組卷的方法，其特征在于，所述S2中組卷要求包括：測試應用場景、測試范圍，并設定試卷難度、區分度。

4.根據權利要求1所述的基于學生知識點診斷的智能組卷的方法，其特征在于，所述S3中的數據包括:考試時間、考試試題、考試試卷以及考試成績；所述考試試卷包括：所屬科目、試卷類型、試卷名稱、試題滿分分值、原始題目。

5.根據權利要求1所述的基于學生知識點診斷的只能組卷的方法，其特征在于，所述S4包括：

S41、所述的知識點掌握度通過以下方法得到：

f＝[(a1+a2+a3+...+an)÷N]×g；

其中，f是所述知識點掌握度，g是所述知識點重要度，a1、a2、a3...an是第1個、第2個、第3個...第n個錯題評分值，N是知識點個數；

S42、所述知識點重要度g通過以下方法得到：

g＝70％i+30％j；

其中，i是要求學生對所述知識點的掌握情況，j是所述知識點在升學考試中分值占比排名檔位。

6.根據權利要求5所述的基于學生知識點診斷的只能組卷的方法，其特征在于，所述錯題評分值an通過以下方法得到：

an＝x％b×y％(c+1)×z％(d+1)×m％e，

其中，b是試題滿分分值，x％是試題滿分分值的權重，c是試題區分度，y％是試題區分度的權重，d是所述知識點個人得分率和班級得分率的差值，z％是得分率差值的權重，e是時間因子，m％是時間因子權重；所述時間因子是所述考試時間的時間戳。

7.根據權利要求6所述的基于學生知識點診斷的只能組卷的方法，其特征在于，所述試題區分度c通過以下方法得到：

c＝(v1-v2)/b；

其中，v1是成績排名前27％的考試成績平均分，v2是成績排名后27％的所述考試成績平均分。

8.根據權利要求1所述的基于學生知識點診斷的只能組卷的方法，其特征在于，所述S5包括設置薄弱知識點閾值和優勢知識點閾值：

當所述知識點掌握度排序在所述薄弱知識點閾值之前且有相關原錯題的知識點確定為薄弱知識點；

當所述知識點掌握度排序在所述優勢知識點閾值之后的知識點確定為優勢知識點。