【技术实现步骤摘要】
一种基于统计分析的英语个人能力追踪学习系统
本专利技术涉及教育学习
，特别是一种基于统计分析的英语个人能力追踪学习系统。
技术介绍
首先，中国已经是世界上最大、最重要、最具潜力的英语教育市场，我们从来不缺英语培训机构、英语学习APP、各种英语课程；但一直以来，都是事先设定好的课程，吸引学员来上，很难实现针对学员的真实水平来开设课程，精准服务于一批同水平的学员。其次，当前各大英语学习平台，很少去注重学员个人能力基础如何？基础能力具体分布情况？有的平台在课前有学员基础测试，就是给出一套测验试卷，之后对接相应的课程。学员学习课程过程中，学习课程完成后，英语水平提升了没有？提升了多少？根本就无从得知。再者，前端的英语课程越来越多且不断细化，有音标、长难句、语法细节、翻译、作文等，但后端学员个人基础究竟哪里不足、相应的课程是否与学员能力匹配、每次努力和付出的效果如何、按当前方式学习还有多久可以实现目标等问题，一直在困惑着广大学员。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于大量学员考试样本统计分析为基础，...
【技术保护点】
1.一种基于统计分析的英语个人能力追踪学习系统，其特征在于：包括英语个人能力测试与分析模块、学习路径模块和学员能力追踪模块；/n英语个人能力测试与分析模块：包括样本统计分析、英语项目分析、三级指标模型和测试题库设定，所述样本统计分析是系统针对各个英语考试项目进行采集和收集学员考试样本数据，所述英语项目分析是根据英语项目的考试大纲，对历年的真题，进行二级加工：按照每个题型，对整套真题切分，每个题型内，根据所考查的能力维度不同进行再细分；对不同题型和不同题型内部细分，进行归类；所有阅读进行一级归类、每篇阅读题型进行二级归类，在二级归类背景下建立细分题型与所考查的英语能力对应模型...
【技术特征摘要】
1.一种基于统计分析的英语个人能力追踪学习系统，其特征在于：包括英语个人能力测试与分析模块、学习路径模块和学员能力追踪模块；
英语个人能力测试与分析模块：包括样本统计分析、英语项目分析、三级指标模型和测试题库设定，所述样本统计分析是系统针对各个英语考试项目进行采集和收集学员考试样本数据，所述英语项目分析是根据英语项目的考试大纲，对历年的真题，进行二级加工：按照每个题型，对整套真题切分，每个题型内，根据所考查的能力维度不同进行再细分；对不同题型和不同题型内部细分，进行归类；所有阅读进行一级归类、每篇阅读题型进行二级归类，在二级归类背景下建立细分题型与所考查的英语能力对应模型；所述三级指标模型为英语能力三级指标评价模型，其中一级指标为综合英语能力水平，二级指标为专项英语能力水平，三级指标为专项英语能力水平下的细分项能力水平；各个项目的各级指标，均以总分0-100区间数据显示；所述测试题库设定是将所述英语项目分析内的真题和三级指标模型输入系统内，系统根据样本统计分析中的对应分数等级区别学员分布情况，进行关联综合对比，建立各区间学员考试得分与英语能力值对应模型，学员通过英语能力专题测试题库的测试后，系统将给出学员个人的英语三级能力数据详图；
学习路径模块：以时间为横坐标，英语能力综合增长值为纵坐标，以每个英语能力值对应模型划分学习阶段，学习路径图分为：理想状态下英语能力达标路径图、实际学习路径追踪图、根据实际学习图推算的英语能力达标路径图；在学员进入学习路径前，在系统内输入目标分数，系统根据目标分数与英语能力值对应模型，分析出学员的目标能力值，并为学员规划出学习路径；根据学员当前英语能力测试值，与其目标能力值之差，在学习路径的时间节点上，进行相关课程和资源推荐，指导学员开展学习计划。
学员能力追踪模块：在学员经过英语个人能力测试与分析模块后，系统根据学员测试分数关联对应的英语能力对应模型、英语能力值对应模型和英语三级能力数据详图层级划分规则，建立学员的个人数据库，并以学员个人数据为基础，对所追踪的学员学习数据进行分析，根据已知的学员个人英语基础能力，和课程标签显示的理想进步值，以及课程学习的时长、频率和复盘测试结果数据，系统结合多模态数据整合算法，对学员的课程和资源学习带来的实际进步值，及学员所有专项英语能力学习带来的综合能力变化值，进行实时追踪反馈。
2.根据权利要求1所述的一种基于统计分析的英语个人能力追踪学习系统，其特征在于：所述理想进步值是系统在学员学习完课程提供方提供的课程后，能够在某个专项英语能力上得到的理想值；所述实际进步值是系统在理想进步值的基础上，对学员学习的时长、频率、课中课后复盘正确率数据进行追踪后，综合评估得出的学员进步值。
3.根据权利要求1所述的一种基于统计分析的英语个人能力追踪学习系统，其特征在于：所述英语个人能力测试与分析模块还包括测试系统训练，所述测试系统训练是根据系统样本统计分析、英语项目分析中细分题与所考查英语能力对应模型，最终确定的三级英语能力评价指标模型，结合系统自带资源的随机森林算法和TransE算法，其中包含公式：[h表示头实体、r表示关系、t表示尾实体，正确三元组(h,r,t)、错误三元组(h′,r,t′)，γ表示正负样本之间的间距(常数)，d为坐标体系里两个向量之间的距离，S及S′分别为数集]；对系统英语能力测试进行反复训练，并针对训练进行多重检验，从而...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。