[發明專利]一種基于知識圖譜的智能組卷方法

在審

• 申請號: 202211250280.2
• 申請日: 2022-10-13
• 公開（公告）號: CN115640405A
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 陳鵬鶴;余勝泉;盧宇;夏雪瑩
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F18/22;G06Q50/20
• 代理公司: 北京京萬通知識產權代理有限公司 11440
• 代理人: 許天易

本發明涉及一種基于知識圖譜的智能組卷方法，包括：S1.根據用戶輸入的出題信息，在知識圖譜中提取知識點，構建知識點子圖；S2.計算知識點的維度重要度和圖結構重要度，獲取候選知識點；S3.基于候選知識點和測試目標，構建題目子圖；S4.計算題目的結構相似度和題目間關系，去除重復度較高的題目，完成組卷。本發明能夠基于知識圖譜的數據進行知識點分析選取，進而選取合適的題目完成自動智能組卷。

技術領域

本發明屬于計算機技術領域，尤其涉及一種基于知識圖譜的智能組卷系統及方法。

背景技術

在教育領域中，考試是整個教學過程中最為重要的環節，通過考試，可以對學生的學習能力及對知識的掌握程度有一個準確的評估，有助于家長及老師及時掌握學生的學習狀態，并對其進行指導，加強對薄弱環節的訓練。

然而，如何基于已有的題目信息，生成一套合格的試卷，滿足用戶的實際需求，是十分困難的。在教學實踐中，組卷的工作主要依賴組卷人員的教學經驗，通過預先設置的約束條件如各題型在試卷中的比例及試卷考察的知識點等在題庫中選取合適的題目進行組卷，這種方法往往受限于組卷人員的能力及主觀性，而且效率較低，需要耗費較多人力物力。特別是隨著試題數量以及組卷約束條件的增多，使得根據給定的組卷目標從海量試題中組合出一套滿足需求的試卷的難度大大增加。

當前也有一些輔助方法用于自動組卷，比如隨機抽題法、優先權策略法、回溯試探法、遺傳算法、粒子群算法等，這些算法將題庫組卷問題轉換為解空間搜索問題，提高了自動組卷的多樣性及效率，但是這些算法在題庫規模較大和組卷約束條件復雜時，計算復雜度較大組卷速度較慢，且由于沒有充分考慮題目所屬知識點間的關系，因此組卷的質量往往較差，無法達到滿意的效果，同時這些方法適應性能較差且魯棒性不強，比如遺傳算法和粒子群算法容易陷入局部最優解等。此外，已有的依據知識圖譜組卷的方法中，大多數的考量指標為試卷的難度、區分度、知識點的比例、題型的比例等指標，較少考慮知識點間關系、題目間關系等信息。

基于以上問題，因此亟需一種可以更好考慮題目間關系的智能組卷的方法，使得最終組卷結果具有科學性和合理性。

知識圖譜是一種以圖的形式表達客觀世界中的概念、實體以及實體間關系的知識庫，是語義搜索、智能問答等服務的基礎技術之一，也用于對當前領域熱點和發展趨勢進行探索和研究。在教育領域中，構建知識圖譜可以將零散的知識點形成具有網絡化、模塊化、體系化的結構，便于對知識點間的關系進行進一步挖掘探索。然而，知識圖譜的標準結構與內容并未達到統一，早期的知識圖譜可描述為以學科知識為核心，建立各個學科的知識點概念建立層級關系，知識點與知識點之間的關聯關系，不同知識點之間的前后序關系，構成學科知識圖譜；后來演變為面向教與學全過程，將所有的教學信息建立關聯，擴展教育屬性描述，具有教育學的語義信息。

發明內容

針對以上問題，本發明提出一種基于知識圖譜的智能組卷系統和方法，能夠基于知識點的重要程度進行智能篩選組卷，降低了人工操作所需要的人力物力的損耗。

本發明提出的一種基于知識圖譜的智能組卷方法，包括：

S1、根據用戶輸入的出題信息，在知識圖譜中提取知識點，構建知識點子圖；

S2、計算知識點的維度重要度和圖結構重要度，獲取候選知識點；

S3、基于候選知識點和測試目標，構建題目子圖；

S4、計算題目的結構相似度和題目間關系，去除重復度較高的題目，完成組卷。

進一步地，在步驟S1中，所述知識圖譜具有5層，分別為年級、章節、知識點、題目和測試目標，年級之間具有有向邊，為前驅后繼關系；同一年級下的章節之間具有有向邊，為遞進關系；同一章節下的知識點之間具有有向邊，為前驅后繼、包含關系；題目之間沒有關系，即沒有邊；測試目標之間沒有邊；上級節點到下級節點具有有向邊，所述測試目標包括但不限于對應學科素養、對應能力目標、對應題型、對應易錯點。