根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法和系统技术方案

本申请公开了一种根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法和系统，方法包括：采集全部学生参与的每次考试的数据，根据采集学生参与的每次考试的数据得到知识点掌握度，根据薄弱知识点的原错题创建推荐题集合，推荐题集合与薄弱知识点以及薄弱知识点的原错题题型的相似度不大于67％；从推荐题集合中选取试题的数量进行推送，推送的试题包含薄弱知识点；将从推荐集合中选取的试题推荐给学生。本发明专利技术所提供的根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法和系统，根据薄弱知识点创建推荐题集合，根据不同阶段学生设置不同推荐题优先级，在学生现阶段更准确为其提供薄弱知识点的错题和相关优质推荐题。

Recommend test method and system based on the analysis results of strong and weak knowledge points

【技术实现步骤摘要】
根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法和系统
本申请涉及网络教学领域，尤其涉及一种根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法和系统。
技术介绍
随着互联网行业的发展，教育的方式也发生了翻天覆地的变化，同时也积累了大量的教育学情数据，在此基础之上，对大数据资源的高效利用，实现个性化推荐已经成为辅助学生学习的重要手段。错题是对学生快速掌握薄弱知识点、优化学习路径以及复习中一直扮演者至关重要的角色。在现有技术中，针对错题的相关设计都忽略了一个重要的问题，没有个性化的错题和优质的配套练习题，忽略了学生对知识点的掌握情况，难以保证推荐的试题所包含的知识点是学生真正需要练习的。此外每个学习阶段的学生并不适用均采用一个错题推荐配套习题的思路，应对不同阶段的学生采用不同的优先级对配套习题进行选取，可以更进一步的配合学生现阶段的学习。
技术实现思路
本申请公开了一种根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法，步骤包括：采集全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，所述考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值、试题所包括的知识点以及原错题；根据采集学生参与的每次考试的数据得到知识点掌握度，所述知识点掌握度通过以下方法得到：f＝[(a1+a2+a3+...+an)÷n]×g，其中，f是所述知识点掌握度，g是所述知识点重要度，a1、a2、a3...an是第1个、第2个、第3个...第n个所述错题评分值，n是所述知识点个数；所述知识点重要度g通过以下方法得到：g＝70％i+30％j，其中，i是要求学生对所述知识点的掌握情况，j是一定时间内所述知识点在升学考试中分值占比排名档位；将所述知识点按照所述知识点掌握度由低到高依次排列，设置薄弱知识点阈值和优势知识点阈值，所述知识点掌握度排序在所述薄弱知识点阈值之前且有相关所述原错题的知识点为薄弱知识点，所述知识点掌握度排序在所述优势知识点阈值之后的知识点为优势知识点；所述错题评分值a通过以下方法得到：a＝x％b×y％(c+1)×z％(d+1)×m％e，其中，a是所述错题评分值，b是试题满分分值，x％是试题满分分值的权重，c是试题区分度，y％是试题区分度的权重，d是所述知识点个人得分率和班级得分率的差值，z％是得分率差值的权重，e是时间因子，m％是时间因子是权重；所述时间因子是所述考试时间的时间戳；所述试题区分度c通过以下方法得到：c＝(v1-v2)/b，其中，v1是成绩排名前27％的所述考试成绩平均分，v2是成绩排名后27％的所述考试成绩平均分；根据所述薄弱知识点的所述原错题创建推荐题集合，所述推荐题集合与所述薄弱知识点以及所述薄弱知识点的所述原错题题型的相似度不大于67％；从所述推荐题集合中选取试题的数量进行推送，推送的所述试题包含薄弱知识点；将从所述推荐集合中选取的所述试题推荐给学生。优选的，其特征在于，所述推荐题集合包括相关题子集、模拟子集、真题子集、月考子集、单元测试子集、期中试题子集、期末试题子集；其中，所述相关题子集中设置相关度阈值，所述推荐题集合包括相关题子集中的所述知识点与所述薄弱知识点的相似度高于所述相关度阈值。优选的，从所述推荐题集合中选取试题的数量进行推送，推送的所述试题包含薄弱知识点，进一步为，所述推荐题集合设置优先级，所述优先级包括第一优先级和第二优先级，当年参加升学考试的学生根据第一优先级从所述推荐题集合中选取试题，当年不参加升学考试的学生根据第二优优先级从所述推荐题集合中选取试题。优选的，所述第一优先级按照所述相关题子集、所述真题子集、所述模拟子集、所述期中试题子集、所述期末试题子集、所述月考子集、所述单元测试子集依次排序；所述第二优先级按照所述相关题子集、所述单元测试子集、所述月考子集、所述期中试题子集、所述期末试题子集、所述模拟子集、所述真题子集依次排序。优选的，所述优势知识点包括相关所述原错题。本申请公开了一种根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题系统，包括：采集模块、数据处理模块、推荐题集合模块以及选取推荐题模块；所述采集模块，与所述数据处理模块相耦接，用于采集全部学生参与的每次考试的数据，并发送至所述数据处理模块；所述全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，所述考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值、试题所包括的知识点以及原错题；所述数据处理模块，分别与所述采集模块和所述推荐题集合模块相耦接，用于接收所述采集模块发送的所述全部学生参与的每次考试的数据，计算生成薄弱知识点，并将所述薄弱知识点发送至所述推荐题合计模块；根据接收学生参与的每次考试的数据得到知识点掌握度，所述知识点掌握度通过以下方法得到：f＝[(a1+a2+a3+...+an)÷n]×g，其中，f是所述知识点掌握度，g是所述知识点重要度，a1、a2、a3...an是第1个、第2个、第3个...第n个所述错题评分值，n是所述知识点个数；所述知识点重要度g通过以下方法得到：g＝70％i+30％j，其中，i是要求学生对所述知识点的掌握情况，j是一定时间内所述知识点在升学考试中分值占比排名档位；将所述知识点按照所述知识点掌握度由低到高依次排列，设置薄弱知识点阈值和优势知识点阈值，所述知识点掌握度排序在所述薄弱知识点阈值之前且有相关所述原错题的知识点为薄弱知识点，所述知识点掌握度排序在所述优势知识点阈值之后知识点为优势知识点；所述错题评分值a通过以下方法得到：a＝x％b×y％(c+1)×z％(d+1)×m％e，其中，a是所述错题评分值，b是试题满分分值，x％是试题满分分值的权重，c是试题区分度，y％是试题区分度的权重，d是所述知识点个人得分率和班级得分率的差值，z％是得分率差值的权重，e是时间因子，m％是时间因子是权重；所述时间因子是所述考试时间的时间戳；所述试题区分度c通过以下方法得到：c＝(v1-v2)/b，其中，v1是成绩排名前27％的所述考试成绩平均分，v2是成绩排名后27％的所述考试成绩平均分；所述推荐题集合模块，分别与所述数据处理模块和所述选取推荐题模块相耦接，用于接收所述数据处理模块发送的所述薄弱知识点，创建推荐题集合并发送至所述选取推荐题模块；根据所述薄弱知识点的所述原错题创建推荐题集合，所述推荐题集合与所述薄弱知识点以及所述薄弱知识点的所述原错题题型的相似度不大于67％；所述选取推荐题模块，与所述推荐题集合模块相耦接，用于接收所述推荐题集合，从所述推荐题集合模块中选取试题的数量进行推送，推送的所述试题包含薄弱知识点，将从所述推荐集合中选取的所述试题推荐给学生。优选的，所述推荐题集合模块包括：相关题子集单元、模拟子集单元、真题子集单元、月考子集单元、单元测试子集单元、期中试题子本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法，其特征在于，步骤包括：/n采集全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，所述考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值、试题所包括的知识点以及原错题；/n根据采集学生参与的每次考试的数据得到知识点掌握度，/n所述知识点掌握度通过以下方法得到：/nf＝[(a

【技术特征摘要】
1.一种根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法，其特征在于，步骤包括：
采集全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，所述考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值、试题所包括的知识点以及原错题；
根据采集学生参与的每次考试的数据得到知识点掌握度，
所述知识点掌握度通过以下方法得到：
f＝[(a1+a2+a3+...+an)÷n]×g，
其中，f是所述知识点掌握度，g是所述知识点重要度，a1、a2、a3...an是第1个、第2个、第3个...第n个所述错题评分值，n是所述知识点个数；
所述知识点重要度g通过以下方法得到：
g＝70％i+30％j，
其中，i是要求学生对所述知识点的掌握情况，j是一定时间内所述知识点在升学考试中分值占比排名档位；
将所述知识点按照所述知识点掌握度由低到高依次排列，设置薄弱知识点阈值和优势知识点阈值，所述知识点掌握度排序在所述薄弱知识点阈值之前且有相关所述原错题的知识点为薄弱知识点，所述知识点掌握度排序在所述优势知识点阈值之后的知识点为优势知识点；
所述错题评分值a通过以下方法得到：
a＝x％b×y％(c+1)×z％(d+1)×m％e，
其中，a是所述错题评分值，b是试题满分分值，x％是试题满分分值的权重，c是试题区分度，y％是试题区分度的权重，d是所述知识点个人得分率和班级得分率的差值，z％是得分率差值的权重，e是时间因子，m％是时间因子是权重；所述时间因子是所述考试时间的时间戳；
所述试题区分度c通过以下方法得到：
c＝(v1-v2)/b，
其中，v1是成绩排名前27％的所述考试成绩平均分，v2是成绩排名后27％的所述考试成绩平均分；
根据所述薄弱知识点的所述原错题创建推荐题集合，所述推荐题集合与所述薄弱知识点以及所述薄弱知识点的所述原错题题型的相似度不大于67％；
从所述推荐题集合中选取试题的数量进行推送，推送的所述试题包含薄弱知识点；
将从所述推荐集合中选取的所述试题推荐给学生。


2.根据权利要求1所述的根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法，其特征在于，所述推荐题集合包括相关题子集、模拟子集、真题子集、月考子集、单元测试子集、期中试题子集、期末试题子集；
其中，所述相关题子集中设置相关度阈值，所述推荐题集合包括相关题子集中的所述知识点与所述薄弱知识点的相似度高于所述相关度阈值。


3.根据权利要求2所述的根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法，其特征在于，从所述推荐题集合中选取试题的数量进行推送，推送的所述试题包含薄弱知识点，进一步为，
所述推荐题集合设置优先级，所述优先级包括第一优先级和第二优先级，当年参加升学考试的学生根据第一优先级从所述推荐题集合中选取试题，当年不参加升学考试的学生根据第二优优先级从所述推荐题集合中选取试题。


4.根据权利要求3所述的根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法，其特征在于，所述第一优先级按照所述相关题子集、所述真题子集、所述模拟子集、所述期中试题子集、所述期末试题子集、所述月考子集、所述单元测试子集依次排序；
所述第二优先级按照所述相关题子集、所述单元测试子集、所述月考子集、所述期中试题子集、所述期末试题子集、所述模拟子集、所述真题子集依次排序。


5.根据权利要求1所述的根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题方法，其特征在于，所述优势知识点包括相关所述原错题。


6.一种根据强弱知识点分析结果进行推荐测试题系统，其特征在于，包括：采集模块、数据处理模块、推荐题集合模块以及选取推荐题模块；
所述采集模块，与所述数据处理模块相耦接，用于采集全部学生参与的每次考试的数据，并发送至所述数据处理模块；
所述全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，所述考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值、试题所包括的知识点以及原错题；
所述数据处理模块，分别与所述采集模块和所述推荐题集合模块相耦接，用于接收所述采集模块发送的所述全部学生参与的每次考试的数据，计算生成薄弱知识点，并将所述薄弱知识点发送至所述推荐题合计模块；
根据接收学生参与的每次考试的数据得到知识点掌握度，
所述知识点掌握度通过以下方法得到：
f＝[(a1+a...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭晨阳，李可佳，陈丽华，陈冬雪，
申请(专利权)人：江苏曲速教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32