【技术实现步骤摘要】
基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统
本专利技术涉及网络教育
，更具体地说，它涉及基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统。
技术介绍
在线教育，又称远程教育、网络教育，指的是通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法。与传统的教育模式相比，网络教育具有学习时间分散、学习地点不限、内容目标性强、在线互动效率高、可重复学习等优点。在线测试是伴随着网络教育的发展而产生的，主要是指通过互联网进行基于现实考试环境的模拟考试形式，会自动批改。目前，在线测试结果大部分是通过人为分析测试结果来判断测试人员尚未掌握的知识节点，并以此作为依据向测试人员推荐学习路径，而人为分析不仅存在工作效率低，且主观判断意识强，其准确性相对较低，无法完整个性化教育需求；部分在线测试结果是通过大数据智能分析得到测试人员的知识节点掌握分布情况，能够在一定程度上为测试人员制定个性化学习路径、工作效率相对较高。然而，现有的在线测试结果分析系统推荐的学习路径存在逻辑顺序杂乱无序，导致学生学习效率较低；此外，受...
【技术保护点】
1.基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，包括以下步骤：/n构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；/n获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；/n根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；/n根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；/n将初始推荐...
【技术特征摘要】
1.基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，包括以下步骤：
构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；
获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；
根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；
根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；
将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。
2.根据权利要求1所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述初始推荐点具体为：
以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。
3.根据权利要求1所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：
根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。
4.根据权利要求3所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：
根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。
5.根据权利要求4所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：
以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。
6.基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，包括：
知识图谱构建模块(101)，用于构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据...
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