学生记忆曲线的智能分析方法技术

本发明专利技术公开了一种学生记忆曲线的智能分析方法，所述方法包括：获取预设时长内学生信息对应的测试信息，并基于所述测试信息，绘制所述学生信息以及测试信息对应的记忆曲线；对绘制后的所述记忆曲线进行解析，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数；根据所述记忆特征参数，针对所述学生信息对应的学生，提供相应的参考信息；达到了通过对学生记忆曲线的智能分析，为老师教学和学生学习提供相应参考的有益效果，提高了系统的智能性、针对性和科学性；相较于现有技术中仅根据测试成绩进行的教学和学习的参照，本发明专利技术学生记忆曲线的智能分析方法，更加客观和准确。

【技术实现步骤摘要】
学生记忆曲线的智能分析方法
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种学生记忆曲线的智能分析方法。
技术介绍
在教育行业，对于学校以及各种不同类型的教育培训结构来讲，教学质量是影响其教育口碑的重要因素之一。同时，对于不同的学生，由于每个学生的学习能力和知识水平的个性化和不一致性，在评估学生的学习情况和学习能力时，基本上都是通过对学生进行相关的测试，并根据学生得到的测试成绩进行分析和评估。现有的仅根据学生的学习测试成绩进行评估的方式过于单一，不能满足实际的教师教学需求和学生的学习需求。
技术实现思路
本专利技术提供一种学生记忆曲线的智能分析方法，旨在根据学生记忆曲线的智能分析结果，为相关学生提供针对性的教学和学习等的参考信息。本专利技术提供了一种学生记忆曲线的智能分析方法，所述方法包括：获取预设时长内学生信息对应的测试信息，并基于所述测试信息，绘制所述学生信息以及测试信息对应的记忆曲线；对绘制后的所述记忆曲线进行解析，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数；根据所述记忆特征参数，针对所述学生信息对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学生记忆曲线的智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取预设时长内学生信息对应的测试信息，并基于所述测试信息，绘制所述学生信息以及测试信息对应的记忆曲线；/n对绘制后的所述记忆曲线进行解析，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数；/n根据所述记忆特征参数，针对所述学生信息对应的学生，提供相应的参考信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种学生记忆曲线的智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预设时长内学生信息对应的测试信息，并基于所述测试信息，绘制所述学生信息以及测试信息对应的记忆曲线；
对绘制后的所述记忆曲线进行解析，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数；
根据所述记忆特征参数，针对所述学生信息对应的学生，提供相应的参考信息。


2.如权利要求1所述的学生记忆曲线的智能分析方法，其特征在于，所述获取预设时长内学生信息对应的测试信息，包括：
根据所述学生信息中包含的可唯一确定一名学生的学生识别码，查找测试数据库，识别所述测试数据库中是否已存在与所述学生识别码关联的测试信息；
若存在与所述学生识别码相关联的测试信息，则提取所述测试信息，并判断提取的所述测试信息的数据量是否达到预设数据量阈值；
若所述测试信息的数据量没有达到所述预设数据量阈值，则提示终端是否对所述学生信息对应学生进行补充测试；根据所述终端针对是否补充测试的反馈信息，执行相应操作；
若不存在与所述学生识别码相关联的测试信息，则提示终端确认所述学生识别码的输入是否正确；
若确认所述学生识别码的输入不正确，则基于重新输入的正确的学生识别码，重新进行测试信息的查找和提取操作；
若确认所述学生识别码的输入正确，则基于所述学生信息，生成针对所述学生信息的测试题目，供所述学生信息对应学生进行测试，并根据测试结果，获取所述学生信息对应的测试信息。


3.如权利要求2所述的学生记忆曲线的智能分析方法，其特征在于，所述根据所述终端针对是否补充测试的反馈信息，执行相应操作，包括：
若所述终端的反馈信息为确认补充测试，则基于所述学生信息，生成针对所述学生信息的补充题目，供所述学生信息对应学生进行补充测试，并根据补充测试结果，获取所述学生信息对应的补充信息，并将所述补充信息一起作为所述学生信息对应的所有测试信息；
若所述终端的反馈信息为确认不进行补充测试，则仅将提取的所述测试信息作为所述学习信息对应的所有测试信息。


4.如权利要求1所述的学生记忆曲线的智能分析方法，其特征在于，所述对绘制后的所述记忆曲线进行解析，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数，包括步骤A1-A4：
步骤A1、对获取的所述测试信息进行帧节拆分，获取每个帧节点中的节点信息，并对每个节点信息进行特征提取，得到出现次数最多的特征对应的第一特征值f1；以及，对所述测试信息进行特征提取，得到出现次数最多的特征对应的第二特征值f2；
步骤A2、利用公式(1)，计算所述第一特征值、第二特征值对应的第一差异值X1，则有：



公式(1)中，Si表示第i个节点信息中出现次数最多的特征值；n表示拆分出的帧节点的总数；δ1i表示Si与第一特征值之间的相关度；δ2i表示Si与第二特征值之间的相关度；
步骤A3、对获取的所述测试信息进行帧节拆分后，相应地，对所述记忆曲线进行拆分，获得多个拆分曲线；利用公式(2)，计算拆分曲线对应的第二差异值X2，则有：



公式(2)中，m表示所述拆分曲线的总个数；rj表示第j个拆分曲线的最大曲率；rj-1表示第j-1个拆分曲线的最大曲率；φj表示第j个拆分曲线的调节因子，且取值为0.9；βj表示第j个拆分曲线的修正参数，其取值为：
步骤A4、计算所述第一差异值X1与第二差异值X2的比值，根据所述比值，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数。


5.如权利要求4所述的学生记忆曲线的智能分析方法，其特征在于，所述计算所述第一差异值X1与第二差异值X2的比值，根据所述比值，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数，包括步骤B1-B4：
步骤B1、计算所述第一差异值X1与第二差异值X2的比值，并将计算得到的所述比值与预设差异范围进行比较；当所述比值在所述预设差异范围内时，执行步骤B2；当所述比值小于所述预设差异范围的最小值时，执行步骤B3；当所述比值大于所述预设差异范围的最大值时，执行步骤B4；
步骤B2、当所述比值在所述预设差异范围内时，获取所述记忆曲线对应的记忆特征参数；
步骤B3、当所述比值小于所述预设差异范围的最小值时，增加拆分出来的帧节点数目，重复执行所述步骤A1-A4，直至所述比值在所述预设差异范围内；
步骤B4、当所述比值...

【专利技术属性】
技术研发人员：许昭慧，
申请(专利权)人：上海松鼠课堂人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31