基于错题的自适应学习方法技术

本发明专利技术涉及一种基于错题的自适应学习方法，包括：获取用户通过终端答错的题目和所述答错的题目的知识点；将所述答错的题目根据所有用户的答题情况，分成难度越来越大的第一等级的错题、第二等级的错题和第三等级的错题；在第一阶段，推送第一等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目；完成第一阶段进入第二阶段时，推送第二等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目；完成第二阶段进入第三阶段时，推送第三等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目。上述基于错题的自适应学习方法，推送用户欠缺的知识点的习题，提高了学生的学习效率，同时降低老师的教学负担。

【技术实现步骤摘要】
基于错题的自适应学习方法
本专利技术涉及自适应学习方法，特别是涉及基于错题的自适应学习方法。
技术介绍
传统的学习流程是教师与学生面对面的课堂教学，课后学生通过做纸质练习册来巩固所学知识，学习一段时间后，通过纸质试卷考试来反馈这一阶段的学习成果，因为人工效率问题，对旧的知识复习不多，进而学习新的知识。所以花费同样的学习时间，每个学生学习效果不同。现有的学习系统将习题电子化，学生通过网络做题，做题后可马上判断正误，学生可立刻收到成绩反馈。如果学生再做一遍，不同程度的学生会收到相同的习题。这样的学习系统缩减了判断对错、教师出题的时间，但无法让每个学生针对自己薄弱点做训练。依旧无法针对每个学生的学习情况自动给一个提升途径。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于错题的自适应学习方法，推送用户欠缺的知识点的习题，提高了学生的学习效率，同时降低老师的教学负担。一种基于错题的自适应学习方法，包括：获取用户通过终端答错的题目和所述答错的题目的知识点；将所述答错的题目根据所有用户的答题情况，分成难度越来越大的第一等级的错题、第二等级的错题和第三等级的错题；在第一阶段，推送第一等级的错本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于错题的自适应学习方法，其特征在于，包括：获取用户通过终端答错的题目和所述答错的题目的知识点；将所述答错的题目根据所有用户的答题情况，分成难度越来越大的第一等级的错题、第二等级的错题和第三等级的错题；在第一阶段，推送第一等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目；完成第一阶段进入第二阶段时，推送第二等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目；完成第二阶段进入第三阶段时，推送第三等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目。

【技术特征摘要】
1.一种基于错题的自适应学习方法，其特征在于，包括：获取用户通过终端答错的题目和所述答错的题目的知识点；将所述答错的题目根据所有用户的答题情况，分成难度越来越大的第一等级的错题、第二等级的错题和第三等级的错题；在第一阶段，推送第一等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目；完成第一阶段进入第二阶段时，推送第二等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目；完成第二阶段进入第三阶段时，推送第三等级的错题和利用聚类算法找到的相似难度的题目。2.根据权利要求1所述的基于错题的自适应学习方法，其特征在于，所述的第一阶段、第二阶段和第三阶段之间的切换，是由用户已练习的题目道数达到预设阈值道数或者用户已练习天数达到预设阈值天数来触发的。3.根据权利要求1所述的基于错题的自适应学习方法，其特征在于，所述的相似难度的题目的聚类算法如下：将任意两道题之间的相关性系数预置为相同数值，然后基于所述的初始数据源分析单个用户的习题测试正误情况数据，若该用户在测试过程中两道题同时出错，则对该两道题的相关性系数做加1处理；遍历历年所有用户的习题测试正误情况数据，得到任意两道题之间的相关性系数，两道题之间的相关性与相关性系数呈正比。4.根据权利要求1所述的基于错题的自适应学习方法，其特征在于，“在第一阶段，推送第一等级的错题和利用聚类算法找...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱俊杰，
申请(专利权)人：江苏黄金屋教育发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32