[發明專利]一種基于薄弱點的習題推薦方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202111537852.0
• 申請日: 2021-12-15
• 公開（公告）號: CN114219684A
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 徐丹
• 申請（專利權）人: 廣州宏途教育網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06F16/9535
• 代理公司: 廣州中屹智權專利代理事務所(特殊普通合伙) 44816
• 代理人: 黃河

1.一種基于薄弱點的習題推薦方法，其特征在于：具體方法如下：

獲取目標學生當前的學習列表和往期考試數據；

根據往期考試數據確認該學生各章節知識點的掌握狀態；

獲取學生當期作業數據，根據章節知識點及作業數據分析梳理學生當期學習所需要的基礎定義、基礎公式和解題過程中的薄弱點；

將知識點輸入篩分模塊進行分類，列出基礎公式和推導公式，將基礎公式、推導公式和解題過程中的薄弱點輸入推薦模塊，列出強化習題。

2.根據權利要求1所述的基于薄弱點的習題推薦方法，其特征在于：將基礎公式中各個參數對應的定義、特定參數值下的基礎公式組建基礎題數據庫，在強化習題關聯有與該道習題相關的基礎題，基礎題為填空題或判斷題；

同時強化習題還關聯有題型特征設置標簽，以填空題或判斷題方式考察學生以強化題型特征的分辨。

3.根據權利要求1所述的基于薄弱點的習題推薦方法，其特征在于：在強化習題中還關聯有推導練習，將基礎公式變化成推導公式的推導過程進行分析處理，隱去推導過程中部分步驟制作成推導練習，引導學生強化理解推導公式的由來。

4.根據權利要求2所述的基于薄弱點的習題推薦方法，其特征在于：所述強化習題還關聯有標注練習，將強化習題進行結構化處理，獲取強化習題中文字對應的隱含物理量和無效物理量，引導學生找出隱含物理量、無效物理量對應的文字并進行標注。

5.根據權利要求2-4任一項所述的基于薄弱點的習題推薦方法，其特征在于：還包括用于收集學生生理信息的監測模塊和收集學生書寫信息的智能筆，所述監測模塊能夠檢測學生的手部運動狀態、心率和血氧濃度，所述智能筆能夠識別作業內容、書寫內容和書寫位置；

將檢測模塊和智能筆收集的信息輸入分析模塊獲取學生的答題進度及狀態，當答題進度低于閾值或狀態低落時，繼續通過分析模塊預測學生在該強化習題中的疑難點，針對疑難點給出基礎題、提醒特征判斷、推導練習或標注練習中的一項或者多項。

6.根據權利要求5所述的基于薄弱點的習題推薦方法，其特征在于：將學生書寫基礎題、或提醒特征判斷、或推導練習或標注練習中數據輸入分析模塊，迭代分析該學生對基礎定義、基礎公式和解題過程中的薄弱點；

當學生完成上述練習后，給出至少一項破題提示，繼續跟蹤答題進度，當作答完成后方能查閱解析或答案。

7.一種習題推薦系統，其特征在于：包括，

包括監測模塊。用于收集學生生理信息，所述監測模塊能夠檢測學生的手部運動狀態、心率和血氧濃度，

智能筆，用于收集學生書寫信息，所述智能筆能夠識別作業內容、書寫內容和書寫位置；

分析模塊，用于分析學生當前題目下的學習狀態和答題進度，同時分析當前該強化習題中的疑難點出基礎題、提醒特征判斷、推導練習或標注練習中的一項或者多項，通過完成上面的練習來夯實基礎或者解決疑難點；

打印模塊，用于將基礎題、提醒特征判斷、推導練習或標注練習中的一項或者多項打印出來供學生使用。

8.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和存儲器；

該存儲器用于存儲軟件程序；

上述處理器能執行所述軟件程序來實現如權利要求1至6中任一項所述的方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，其存儲軟件程序，其特征在于，所述軟件程序被處理器執行實現如權利要求1至6中任一項所述的方法。