一种自动生成用户习题的方法及终端技术

本发明专利技术公开了一种自动生成用户习题的方法及终端，获取题库中每一道题目的标签，以建立题目之间的关联；从用户答题所在的来源采集用户的习题数据；对习题数据进行评定，以生成检索数据；根据由用户的习题数据所得到的选定题目范围和题目之间的关联生成练习习题。本发明专利技术通过对题目设置有标签，从而建立每一道题目之间的关联，通过在用户答题过程中产生错题及主动标记的重点习题进行采集收录，通过生成检索数据以便于用户从题库中快速找出想要的题目，之后根据选定题目范围和题目之间的关联生成练习习题，从而根据用户的在线答题过程以进行针对性的复习巩固和查缺补漏，提升用户的学习效率，增强用户的学习体验。

A method and terminal for automatically generating user exercises

【技术实现步骤摘要】
一种自动生成用户习题的方法及终端
本专利技术涉及信息化教学
，特别涉及一种自动生成用户习题的方法及终端。
技术介绍
信息化教学是指运用现代多媒体信息技术对教学活动进行创造性设计，发挥计算机辅助教学的特有功能，把信息技术和教学的学科特点结合起来，使教学的表现形式更加形象化、多样化、视觉化、互动化。它是我国教育信息化的重要组成部分，是现代化教学的必然趋势。信息化教学减少了老师的工作量，提升了老师在教学活动中的组织协调能力，使得老师的关注点也改变成从学习知识到注重学习能力培养；对于学生而言，能够引发学生自主学习能力和自主探索能力，让学生对信息的获取、处理等有了更清晰的认知，在教育信息化的学习环境中，学到了知识的同时又培养了学生很好的信息能力。在现有的信息化教学中，除了由老师把握的课堂教学之外，学生的课外自主学习也是其中的关键一环，学生利用在线答题软件进行自我学习、练习或完成老师布置的作业、考试等过程中，自我学习、练习的过程中产生的错题，需要学生自主选择相关习惯进行查缺补漏，而针对错题所关联的混淆知识点，学生无法及时发现，便无法进行针对性的查缺补漏，而在老师布置的作业、考试过程中产生的错题，一个老师往往需要教学多个学生，无法针对一个学生的错题做专项的练习指导，因此，在学生在线答题软件进行自我学习、练习或完成老师布置的作业、考试等过程中，存在无法针对学生的实际情况做针对性的复习巩固和查缺补漏，影响学生的学习效率和学习体验。与此同理，许多在职员工的自主学习过程中也同样存在无法实现针对性的复习巩固和查缺补漏，从而影响其学习效率和学习体验。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种自动生成用户习题的方法及终端，根据用户的在线答题过程以进行针对性的复习巩固和查缺补漏，提升用户的学习效率，增强用户的学习体验。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种自动生成用户习题的方法，包括步骤：S1、获取题库中每一道题目的标签，以建立所述题目之间的关联，所述标签包括学段、学科、教材、章节、知识点和学习目标；S2、从用户答题所在的来源采集用户的习题数据；S3、对所述习题数据进行评定，以生成检索数据；S4、根据由用户的所述习题数据所得到的选定题目范围和所述题目之间的关联生成练习习题。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：一种自动生成用户习题的终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：S1、获取题库中每一道题目的标签，以建立所述题目之间的关联，所述标签包括学段、学科、教材、章节、知识点和学习目标；S2、从用户答题所在的来源采集用户的习题数据；S3、对所述习题数据进行评定，以生成检索数据；S4、根据由用户的所述习题数据所得到的选定题目范围和所述题目之间的关联生成练习习题。本专利技术的有益效果在于：一种自动生成用户习题的方法及终端，通过对题目设置有标签，从而建立每一道题目之间的关联，通过在用户答题过程中产生错题及主动标记的重点习题进行采集收录，通过生成检索数据以便于用户从题库中快速找出想要的题目，之后根据由用户的所述习题数据所得到的选定题目范围和所述题目之间的关联生成练习习题，从而根据用户的在线答题过程以进行针对性的复习巩固和查缺补漏，提升用户的学习效率，增强用户的学习体验。附图说明图1为本专利技术实施例的一种自动生成用户习题的方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例的生成检索数据的流程示意图；图3为本专利技术实施例的标签之间关联的结构示意图；图4为本专利技术实施例的一种自动生成用户习题的终端的结构示意图；图5为本专利技术实施例的一种自动生成用户习题的终端的模块示意图。标号说明：1、一种自动生成用户习题的终端；2、处理器；3、存储器。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。请参照图1至图3，一种自动生成用户习题的方法，包括步骤：S1、获取题库中每一道题目的标签，以建立所述题目之间的关联，所述标签包括学段、学科、教材、章节、知识点和学习目标；S2、从用户答题所在的来源采集用户的习题数据；S3、对所述习题数据进行评定，以生成检索数据；S4、根据由用户的所述习题数据所得到的选定题目范围和所述题目之间的关联生成练习习题。从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：通过对题目设置有标签，从而建立每一道题目之间的关联，通过在用户答题过程中产生错题及主动标记的重点习题进行采集收录，通过生成检索数据以便于用户从题库中快速找出想要的题目，之后根据由用户的所述习题数据所得到的选定题目范围和所述题目之间的关联生成练习习题，从而根据用户的在线答题过程以进行针对性的复习巩固和查缺补漏，提升用户的学习效率，增强用户的学习体验。进一步地，所述步骤S2具体为：根据采集器类型配置和目标组件采集配置从用户答题所在的来源进行收集，以得到原始格式的习题数据，所述采集器类型配置包括消息订阅和外部数据库，所述目标组件采集配置包括消息队列地址、端口、账号、密码，数据库地址、端口、账号和密码的采集器所需配置；根据数据适配映射关系对原始数据的习题数据进行格式的清洗转换，以得到标准格式的习题数据；对标准格式的所述习题数据进行持久化归档。从上述描述可知，通过将不同来源的数据进行格式转换清洗，以得到标准化的数据格式，以便于后期的数据处理；同时，归档的数据用于日后全局初始化、线上运维问题排查、故障恢复等场景使用。进一步地，所述步骤S2和所述步骤S3之间还包括：判断所述习题数据中每一道题目是否在所述题库中，若不在所述题库中，则同步所述题目至所述题库中；根据所同步的所述题目的标签判断图数据库中是否存在对应的资源节点，若无，则创建新的资源节点；根据所同步的所述题目的标签判断所述图数据库中是是否存在对应的资源间关联关系，若无，则根据所同步的所述题目的标签的关联关系数据创建对应的资源间关联关系；根据所创建的资源节点和资源间关联关系在所述图数据库中更新所同步的所述题目的标签，使得所同步的所述题目与所述题库中的题目形成关联。从上述描述可知，题库中的内容包括学研团队或网络教研产出的题目集合，也通过实时采集到的题目进行不断的丰富和补充，同时，对题目的标签和对应的关联关系进行更新，以使得所同步的题目与题库中的题目形成关联，从而使得所同步的题目后续也会成为习题中的一部分；同时，通过图数据库来保存标签之间的关联，从而可以利用图结构相关算法，如最短路径，节点度关系查找等，以进行大数据量的复杂关联查询，并且通过基于图数据库进行协同过滤可以实现基于邻域的推荐，从而根据选定题目范围快速得到练习习题。进一步地，所述步骤S3具体为：对所述习题数据中的每一道题目执行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动生成用户习题的方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、获取题库中每一道题目的标签，以建立所述题目之间的关联，所述标签包括学段、学科、教材、章节、知识点和学习目标；/nS2、从用户答题所在的来源采集用户的习题数据；/nS3、对所述习题数据进行评定，以生成检索数据；/nS4、根据由用户的所述习题数据所得到的选定题目范围和所述题目之间的关联生成练习习题。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动生成用户习题的方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取题库中每一道题目的标签，以建立所述题目之间的关联，所述标签包括学段、学科、教材、章节、知识点和学习目标；
S2、从用户答题所在的来源采集用户的习题数据；
S3、对所述习题数据进行评定，以生成检索数据；
S4、根据由用户的所述习题数据所得到的选定题目范围和所述题目之间的关联生成练习习题。


2.根据权利要求1所述的一种自动生成用户习题的方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
根据采集器类型配置和目标组件采集配置从用户答题所在的来源进行收集，以得到原始格式的习题数据，所述采集器类型配置包括消息订阅和外部数据库，所述目标组件采集配置包括消息队列地址、端口、账号、密码，数据库地址、端口、账号和密码的采集器所需配置；
根据数据适配映射关系对原始数据的习题数据进行格式的清洗转换，以得到标准格式的习题数据；
对标准格式的所述习题数据进行持久化归档。


3.根据权利要求2所述的一种自动生成用户习题的方法，其特征在于，所述步骤S2和所述步骤S3之间还包括：
判断所述习题数据中每一道题目是否在所述题库中，若不在所述题库中，则同步所述题目至所述题库中；
根据所同步的所述题目的标签判断图数据库中是否存在对应的资源节点，若无，则创建新的资源节点；
根据所同步的所述题目的标签判断所述图数据库中是是否存在对应的资源间关联关系，若无，则根据所同步的所述题目的标签的关联关系数据创建对应的资源间关联关系；
根据所创建的资源节点和资源间关联关系在所述图数据库中更新所同步的所述题目的标签，使得所同步的所述题目与所述题库中的题目形成关联。


4.根据权利要求3所述的一种自动生成用户习题的方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
对所述习题数据中的每一道题目执行以下步骤：
判断所述题目中是否包括扩展判定标记，若是，则将所述扩展判定标记填充至检索数据中的扩展判定字段，所述扩展判定标记包括单选题预设混淆知识点、多选题部分漏选、填空题近似程度和问答题近似程度；
获取所述题目的标签，拍平为题目标签列表，将所述题目标签列表填充到题目标签字段；
判断所述题目中是否存在错题额外标记和收藏额外标记，若是，则将所述错题额外标记填充到错题字段，将所述收藏额外标记填充到错题字段；
将所述题目的原文内容去除包括图片或视频的多媒体部分，保留所述题目的文本部分，对所述题目的文本部分进行分词，以生成倒排索引，将所述题目的原文内容填充至原文字段，将倒排索引填充至题干字段；
获取用户输入的答错原因，将所述题目的答错原因填充到错因字段；
获取所述题目的题目标识、用户标识、题型、用户答题内容和来源信息，得到并保存所述题目的检索数据，所述检索数据包括题目标识、用户标识、题型、原文内容、倒排索引、题目标签列表、扩展判定标记、收藏额外标记、错题额外标记、用户答题内容、来源信息和答错原因。


5.根据权利要求1所述的一种自动生成用户习题的方法，其特征在于，所述步骤S4中的练习习题包括类似题练习习题、复习练习习题和混淆知识点练习习题，所述步骤S4中生成所述类似题练习习题具体为：
获取选定题目范围，所述选定题目范围由用户在所述习题数据中自行选定或根据用户的所述习题数据进行自动选定；
从所述选定题目范围内的题目的直接关联节点开始从所述题库中进行直接关联查找，所述直接关联节点为与所述题目直接关联的学习目标、知识点和章节，所述直接关联查按照学习目标、知识点和章节的权重顺序从大到小依次查找出对应的题目并优先查找未与用户产生作答关联的题目；
若所述直接关联查找所找出的题目数量未达到预设数量，则根据所述直接关联节点的前后置节点进行填充查找，以得到达到预设数量的类似题练习习题，所述前后置节点包括所述章节的前置章节和后置章节以及所述知识点的前置知识点和后置知识点，所述填充查找按照前置章节、后置章节、前置知识点和后置知识点的权重顺序从大到小依次查找出对应的题目，直到所查找出的所有题目的数量达到预设数量为止；
所述步骤S4中生成所述复习练习习题具体为：
获取选定题目范围，所述选定题目范围由用户在所述习题数据中自行选定或根据用户的所述习题数据进行自动选定；
从所述选定题目范围推导出包括当前章节和当前知识点的当前学习内容，根据当前章节的后置关联查找出前置章节，根据当前知识点的后置关联查找出前置知识点；
根据所述选定题目范围所推导出的前置章节和前置知识点的权重顺序从大到小依次查找出对应的题目并优先查找未与用户产生作答关联的题目；
若未达到预设数量，则根据所述前置章节再向前递归的章节和前置知识点再向前递归的知识点的权重顺序从大到小依次查找出对应的题目，直到所查找出的所有题目的数量达到预设数量为止；
所述步骤S4中生成所述混淆知识点练习习题具体为：
获取选定题目范围，所述选定题目范围由用户在所述习题数据中自行选定或在所述习题数据中查询本单元内有混淆知识点的错题；
通过所述选定题目范围内的题目的关联知识点和用户的混淆知识点进行题目查找，所述关联知识点包括所述混淆知识点、正确答案知识点和其他知识点，按照所述混淆知识点、所述正确答案知识点和所述其他知识点所对应的预设比例查找出所对应的题目。


6.一种自动生成用户习题的终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘德建，吴昊，郭玉湖，陈宏，
申请(专利权)人：福建天泉教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35