多层次自动化评估训练综合服务方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种多层次自动化评估训练综合服务方法及系统，该方法包括：S1，建立题库；S2，按照预设组卷策略从所述题库中抽取符合组卷设定参数的试题，形成指定试卷；S3，将所述指定试卷推送给答题客户端；在接收到所述答题客户端反馈的填写有试题作答信息的最终试卷时，计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩；S4，建立能力评估模型；S5，计算各项能力的评估指标分数；S6，将获得的所述学习资源推送给学习客户端。通过使用该方法和系统，全程自动化学习和训练方式，提高学习效果和效率；而且由于评估时不需要人为干预，提高评估结果的可信度，使评估结果更客观、真实、全面地反应被评估者的能力；另外，还提高学习效果和学习效率。

【技术实现步骤摘要】
多层次自动化评估训练综合服务方法及系统
本专利技术属于计算机应用
，具体涉及一种多层次自动化评估训练综合服务方法及系统。
技术介绍
随着计算机技术的不断发展，计算机辅助教学在教育领域中的应用越来越深远。在现代教学体系中，已广泛采用通过网络进行能力评估及能力训练的方式。但是，目前的评估系统在进行评估时需要人为干预，导致得到的评估结果的可信度低，无法客观、真实、全面地反应被评估者的能力。另外，现有的评估系统和训练系统相互独立，在进行评估后，需要手动获取训练系统存储的学习资源，从而延长了学习资源的获取周期，极大的降低了学习效率，不能快速的获得良好的学习效果。
技术实现思路
针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供一种多层次自动化评估训练综合服务方法及系统，全程自动化学习和训练方式，提高学习效果和学习效率；而且由于评估时不需要人为干预，提高了评估结果的可信度，使评估结果更客观、真实、全面地反应被评估者的能力；另外，还提高学习效果和学习效率。本专利技术采用的技术方案如下:本专利技术提供一种多层次自动化评估训练综合服务方法，包括以下步骤:SI，建立题库，所述题库包括题库索引表和多道试题，所述题库索引表由多个表项组成，每一个所述表项用于存储所述题库中试题的试题ID和试题属性的对应关系；其中，所述试题属性包括:试题类型、试题难度值、试题考察的知识点和试题分值；S2，按照预设组卷策略从所述题库中抽取符合组卷设定参数的试题，形成指定试卷;S3，将所述指定试卷推送给答题客户端；在接收到所述答题客户端反馈的填写有试题作答信息的最终试卷时，计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩；S4，建立能力评估模型，所述能力评估模型用于存储评估指标与评估指标属性的对应关系；其中，所述评估指标属性包括评估指标的分值、评估指标的权重、与评估指标对应的知识点、与评估指标对应的学习资源；S5，计算所述最终试卷的各个知识点的分数，通过所述能力评估模型中所述评估指标与对应的知识点的对应关系，计算得到各项能力的评估指标分数；S6，基于所述各项能力的评估指标分数，通过所述能力评估模型获得与所述各项能力的评估指标分数对应的学习资源，然后将获得的所述学习资源推送给学习客户端。优选的，SI中，所述试题类型包括填空题、选择题、是非题和简答题。优选的，S2中，所述预设组卷策略为随机抽题策略；所述组卷设定参数包括:需要组成的指定试卷的试题类型分布情形、所述指定试卷的难度情况、所述指定试卷的知识点分布情况以及所述指定试卷中需要设置的试题数量。优选的，S3中，计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩具体为:根据所述试题属性中的所述试题分值计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩。本专利技术还提供一种多层次自动化评估训练综合服务系统，包括:题库建立模块，用于建立题库，所述题库包括题库索引表和多道试题，所述题库索引表由多个表项组成，每一个所述表项用于存储所述题库中试题的试题ID和试题属性的对应关系；其中，所述试题属性包括:试题类型、试题难度值、试题考察的知识点和试题分值；组建模块，用于按照预设组卷策略从所述题库建立模块建立的题库中抽取符合组卷设定参数的试题，形成指定试卷；试卷成绩评分模块，用于将所述组建模块组建的指定试卷推送给答题客户端；在接收到所述答题客户端反馈的填写有试题作答信息的最终试卷时，计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩；能力评估模型，所述能力评估模型用于存储评估指标与评估指标属性的对应关系；其中，所述评估指标属性包括评估指标的分值、评估指标的权重、与评估指标对应的知识点、与评估指标对应的学习资源；评估指标分数计算模块，用于计算所述最终试卷的各个知识点的分数，通过所述能力评估模型中所述评估指标与对应的知识点的对应关系，计算得到各项能力的评估指标分数；学习资源推送模块，用于基于所述各项能力的评估指标分数，通过所述能力评估模型获得与所述各项能力的评估指标分数对应的学习资源，然后将获得的所述学习资源推送给学习客户端。本专利技术的有益效果如下:本专利技术提供一种多层次自动化评估训练综合服务方法及系统，通过测试成绩计算出各项能力指标评估结果，通过评估结果自动推送学习方案给终端用户。终端用户通过循环训练学习，考试评估，资源推送，这样一个闭环流程，全程自动化学习，提高学习效果和学习效率；而且由于评估时不需要人为干预，提高了评估结果的可信度，使评估结果更客观、真实、全面地反应被评估者的能力；另外，还提高学习效果和学习效率。【附图说明】图1为本专利技术提供的多层次自动化评估训练综合服务方法的流程示意图。【具体实施方式】以下结合附图对本专利技术进行详细说明:如图1所示，本专利技术提供一种多层次自动化评估训练综合服务方法，包括以下步骤:SI，建立题库，所述题库包括题库索引表和多道试题，所述题库索引表由多个表项组成，每一个所述表项用于存储所述题库中试题的试题ID和试题属性的对应关系；其中，所述试题属性包括:试题类型、试题难度值、试题考察的知识点和试题分值；具体的，试题类型包括但不限于填空题、选择题、是非题和简答题。S2，按照预设组卷策略从所述题库中抽取符合组卷设定参数的试题，形成指定试卷;本步骤中，预设组卷策略可以为随机抽题策略；所述组卷设定参数包括:需要组成的指定试卷的试题类型分布情形、所述指定试卷的难度情况、所述指定试卷的知识点分布情况以及所述指定试卷中需要设置的试题数量。S3，将所述指定试卷推送给答题客户端；在接收到所述答题客户端反馈的填写有试题作答信息的最终试卷时，计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩；其中，计算方式具体为:根据所述试题属性中的所述试题分值计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩。S4，建立能力评估模型，所述能力评估模型用于存储评估指标与评估指标属性的对应关系；其中，所述评估指标属性包括评估指标的分值、评估指标的权重、与评估指标对应的知识点、与评估指标对应的学习资源；S5，计算所述最终试卷的各个知识点的分数，通过所述能力评估模型中所述评估指标与对应的知识点的对应关系，计算得到各项能力的评估指标分数；S6，基于所述各项能力的评估指标分数，通过所述能力评估模型获得与所述各项能力的评估指标分数对应的学习资源，然后将获得的所述学习资源推送给学习客户端。本专利技术还提供一种多层次自动化评估训练综合服务系统，包括:题库建立模块，用于建立题库，所述题库包括题库索引表和多道试题，所述题库索引表由多个表项组成，每一个所述表项用于存储所述题库中试题的试题ID和试题属性的对应关系；其中，所述试题属性包括:试题类型、试题难度值、试题考察的知识点和试题分值。如表1所示，为一个试题的表项的具体形式:表1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多层次自动化评估训练综合服务方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立题库，所述题库包括题库索引表和多道试题，所述题库索引表由多个表项组成，每一个所述表项用于存储所述题库中试题的试题ID和试题属性的对应关系；其中，所述试题属性包括：试题类型、试题难度值、试题考察的知识点和试题分值；S2，按照预设组卷策略从所述题库中抽取符合组卷设定参数的试题，形成指定试卷；S3，将所述指定试卷推送给答题客户端；在接收到所述答题客户端反馈的填写有试题作答信息的最终试卷时，计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩；S4，建立能力评估模型，所述能力评估模型用于存储评估指标与评估指标属性的对应关系；其中，所述评估指标属性包括评估指标的分值、评估指标的权重、与评估指标对应的知识点、与评估指标对应的学习资源；S5，计算所述最终试卷的各个知识点的分数，通过所述能力评估模型中所述评估指标与对应的知识点的对应关系，计算得到各项能力的评估指标分数；S6，基于所述各项能力的评估指标分数，通过所述能力评估模型获得与所述各项能力的评估指标分数对应的学习资源，然后将获得的所述学习资源推送给学习客户端。

【技术特征摘要】
1.一种多层次自动化评估训练综合服务方法，其特征在于，包括以下步骤: Si，建立题库，所述题库包括题库索引表和多道试题，所述题库索引表由多个表项组成，每一个所述表项用于存储所述题库中试题的试题ID和试题属性的对应关系；其中，所述试题属性包括:试题类型、试题难度值、试题考察的知识点和试题分值； S2，按照预设组卷策略从所述题库中抽取符合组卷设定参数的试题，形成指定试卷； S3，将所述指定试卷推送给答题客户端；在接收到所述答题客户端反馈的填写有试题作答信息的最终试卷时，计算所述最终试卷的成绩，得出试卷成绩； S4，建立能力评估模型，所述能力评估模型用于存储评估指标与评估指标属性的对应关系；其中，所述评估指标属性包括评估指标的分值、评估指标的权重、与评估指标对应的知识点、与评估指标对应的学习资源； S5，计算所述最终试卷的各个知识点的分数，通过所述能力评估模型中所述评估指标与对应的知识点的对应关系，计算得到各项能力的评估指标分数； S6，基于所述各项能力的评估指标分数，通过所述能力评估模型获得与所述各项能力的评估指标分数对应的学习资源，然后将获得的所述学习资源推送给学习客户端。2.根据权利要求1所述的多层次自动化评估训练综合服务方法，其特征在于，SI中，所述试题类型包括填空题、选择题、是非题和简答题。3.根据权利要求1所述的多层次自动化评估训练综合服务方法，其特征在于，S2中，所述预设组卷策略为随机抽题策略；所述组卷设定参数包括:需要组成的指定试卷的试题类型分布情形、所述指定试卷的难度情况、所述指定试卷的...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱瑞，
申请(专利权)人：北京竞业达数码科技有限公司，北京竞业达数字系统科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11