试题难度预测方法及相关装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种试题难度预测方法及相关装置，方法包括：获取第一试题的待分析试题信息，所述待分析试题信息包括试题文本信息和目标群体信息，所述目标群体信息用于指示需要使用所述第一试题的目标用户群体；处理所述待分析试题信息得到所述第一试题的试题难度预测特征，所述试题难度预测特征包括解题过程特征和目标群体特征；将所述解题过程特征和所述目标群体特征输入预先训练的绝对难度级别预测模型，得到所述第一试题的绝对难度预测结果。本申请不仅能够保证试题难度预测的客观性，还可以适应不同目标群体的难度主观认知。

【技术实现步骤摘要】
试题难度预测方法及相关装置
本申请涉及深度学习
，具体涉及一种试题难度预测方法及相关装置。
技术介绍
个性化教育作为未来基础教育发展的一个重要方向，受到众多教育领域工作者的认同。相对于现有的传统教育模式，个性化教育可以在教授、学习、测评、练习等多个教育环节提升教育教学质量，降低学生负担。然而长久以来现有教育模式下有限的教育资源限制了个性化教育工作的推进，这一问题随着教育信息化工作的覆盖和深入得到了有效缓解，大量的教育领域数据，如试题数据、学生学习过程数据、考试数据等为个性化教育的推进提供了数据基础，使得深度学习、数据挖掘等技术可以在各个教育环节发挥作用。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种试题难度预测方法及相关装置，以期提高针对不同群体的试题的难度预测的效率和准确率。第一方面，本申请实施例提供试题难度预测方法，包括：获取第一试题的待分析试题信息，所述待分析试题信息包括试题文本信息和目标群体信息，所述目标群体信息用于指示需要使用所述第一试题的目标用户群体；处理所述待分析试题信息得到所述第一试题的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种试题难度预测方法，其特征在于，包括：/n获取第一试题的待分析试题信息，所述待分析试题信息包括试题文本信息和目标群体信息，所述目标群体信息用于指示需要使用所述第一试题的目标用户群体；/n处理所述待分析试题信息得到所述第一试题的试题难度预测特征，所述试题难度预测特征包括解题过程特征和目标群体特征；/n将所述解题过程特征和所述目标群体特征输入预先训练的绝对难度级别预测模型，得到所述第一试题的绝对难度预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种试题难度预测方法，其特征在于，包括：
获取第一试题的待分析试题信息，所述待分析试题信息包括试题文本信息和目标群体信息，所述目标群体信息用于指示需要使用所述第一试题的目标用户群体；
处理所述待分析试题信息得到所述第一试题的试题难度预测特征，所述试题难度预测特征包括解题过程特征和目标群体特征；
将所述解题过程特征和所述目标群体特征输入预先训练的绝对难度级别预测模型，得到所述第一试题的绝对难度预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理所述待分析试题信息得到所述第一试题的试题难度预测特征，包括：
根据所述试题文本信息确定所述第一试题的试题解答过程；
对所述试题解答过程进行特征抽取，得到所述解题过程特征；
根据所述目标群体信息确定所述目标用户群体针对所述第一试题的所述群体水平特征，所述目标群体特征包括所述群体水平特征。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述试题文本信息确定所述第一试题的试题解答过程，包括：
对所述试题文本信息进行步骤分离，得到步骤分离结果；
根据所述步骤分离结果生成作答篇章结构树；
根据所述作答篇章结构树预测节点间的数学关系，所述节点包括条件步骤节点和结论步骤节点，所述节点间的数学关系为条件步骤节点和结论步骤节点之间的数学关系，所述数学关系用于表征所述第一试题的试题解答过程。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述对所述试题解答过程进行特征抽取，得到所述解题过程特征，包括：
调用预先设置的特征抽取模型；
将所述试题解答过程输入所述特征抽取模型，得到所述解题过程特征。


5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标群体信息确定所述目标用户群体针对所述第一试题的所述群体水平特征，...

【专利技术属性】
技术研发人员：沙晶，付瑞吉，王士进，魏思，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34