分值评估方法、系统、存储介质及服务端技术方案

本发明专利技术提供一种分值评估方法、系统、存储介质及服务端，服务端与至少一客户端通信连接；所述方法包括以下步骤：获取学习科目的知识点信息和用户的做题数据信息；根据知识点信息和做题数据信息，计算预测分值；基于用户的当前做题频率调整预测分值，以便客户端对用户的学习成效进行评估。本发明专利技术通过综合考虑用户做题记录和知识点信息，计算用户的预测分，以根据预测分对用户的学习成效进行智能评估，使得用户清楚知道自己当前的学习情况，做到及时调整学习进度和学习方法，不断提高学习水平；结合用户的当前做题频率，实现动态调整预测分，使获得的预测分能够更加准确地反映对用户学习成效的评估能力，帮助用户学习。帮助用户学习。帮助用户学习。

【技术实现步骤摘要】
分值评估方法、系统、存储介质及服务端


[0001]本专利技术属于智能评估
，特别是涉及一种分值评估方法、系统、存储介质及服务端。

技术介绍

[0002]在移动互联网高度发达的今天，越来越多的用户在智能手机上完成做题、模拟考试等一系列学习过程，以此来提高用户对知识点的掌握，通常，在用户进行完一次做题后，智能手机会对用户进行一次打分，用来估算用户的成绩，但是，现有的打分系统在对用户进行打分时，通常只考虑了用户的做题信息，包括截至此次做题，用户总的做题数占所有题目的占比和做题正确率，这样打出来的分值往往不能很好地体现用户的水平，对用户学习成效的评估结果也往往不够准确，导致用户无法清楚的知道自己当前的学习情况，无法做到及时调整学习进度和学习方法，改善学习水平。

技术实现思路

[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种分值评估方法、系统、存储介质及服务端，通过综合考虑用户做题记录和知识点信息，计算用户的预测分，以根据预测分对用户的学习成效进行智能评估，使得用户清楚知道自己当前的学习情况，做到及时调整学习进度和学习方法，不断提高学习水平。
[0004]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术一方面提供一种分值评估方法，应用于服务端，所述服务端与至少一客户端通信连接；所述分值评估方法包括以下步骤：获取学习科目的知识点信息和用户的做题数据信息；根据所述知识点信息和所述做题数据信息，计算与所述做题数据信息相关联的预测分值；基于所述用户的当前做题频率调整所述预测分值，以便所述客户端对所述用户的学习成效进行评估。
[0005]于本专利技术的一实施例中，获取所述知识点信息和所述做题数据信息包括以下步骤：根据上传指令获取所述知识点信息；所述知识点信息包括知识点、知识点总数及所述知识点对应的知识点权重；从所述客户端获取所述做题数据信息；所述做题数据信息包括所述用户的做题总数、正确做题数、登录次数、知识点完成情况及知识点完成数。
[0006]于本专利技术的一实施例中，计算所述预测分值包括以下步骤：计算做题正确率；筛选出所有已完成的知识点；计算已完成的知识点的平均权重；按照预设计算公式计算所述预测分值；所述预设计算公式为：
[0007][0008]其中，N1表示知识点完成数；N表示知识点总数；表示平均权重；q表示正确率；M表示总分。
[0009]于本专利技术的一实施例中，调整所述预测分值以便所述客户端对所述用户的学习成效进行评估包括以下步骤：获取所述用户在预设评估时间段内的做题总数和登录次数；根
据在预设评估时间段内的做题总数和登录次数，计算所述当前做题频率；所述当前做题频率的计算公式为当前做题频率＝预设评估时间段内的做题总数/预设评估时间段内的登录次数；将所述当前做题频率与前一日的当前做题频率进行比较，并根据比较结果及预设调整规则调整所述预测分值，以便所述客户端对所述用户的学习成效进行评估。
[0010]于本专利技术的一实施例中，所述预设调整规则为：当所述当前做题频率大于前一日的当前做题频率时，将所述预测分乘以调高系数，以调高所述预测分值；当所述当前做题频率小于前一日的当前做题频率时，将所述预测分乘以调低系数，以调低所述预测分值。
[0011]于本专利技术的一实施例中，调整所述预测分值以便所述客户端对所述用户的学习成效进行评估还包括：将在所述预设评估时间段内的做题数据信息和调整后的预测分值发送至所述客户端，以使所述客户端生成用于对所述用户的学习成效进行评估的评估报告。
[0012]于本专利技术的一实施例中，所述评估报告以图形和/或表格的形式展示。
[0013]本专利技术另一方面提供一种分值评估系统，所述分值评估系统包括：信息获取模块、分值计算模块和调整评估模块；所述信息获取模块用于获取学习科目的知识点信息和用户的做题数据信息；所述分值计算模块用于根据所述知识点信息和所述做题数据信息，计算与所述做题数据信息相关联的预测分值；所述调整评估模块用于基于所述用户的当前做题频率调整所述预测分值，以便所述客户端对所述用户的学习成效进行评估。
[0014]本专利技术又一方面提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的分值评估方法。
[0015]本专利技术最后一方面提供一种服务端，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述服务端执行上述的分值评估方法。
[0016]如上所述，本专利技术所述的分值评估方法、系统、存储介质及服务端，具有以下有益效果：
[0017](1)通过综合考虑用户做题记录和知识点信息，计算用户的预测分，以根据预测分对用户的学习成效进行智能评估，使得用户清楚知道自己当前的学习情况，做到及时调整学习进度和学习方法，不断提高学习水平；
[0018](2)结合用户的当前做题频率，实现动态调整预测分，使获得的预测分能够更加准确地反映对用户学习成效的评估能力，帮助用户学习。
附图说明
[0019]图1显示为本专利技术的分值评估方法于一实施例中的流程图。
[0020]图2显示为本专利技术的获取知识点信息和做题数据信息于一实施例中的流程图。
[0021]图3显示为本专利技术的计算预测分值于一实施例中的流程图。
[0022]图4显示为本专利技术的调整预测分值于一实施例中的流程图。
[0023]图5显示为本专利技术的分值评估系统于一实施例中的结构原理图。
[0024]元件标号说明
[0025]51
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
信息获取模块
[0026]52
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
分值计算模块
[0027]53
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
调整评估模块
[0028]S1～S3
ꢀꢀꢀꢀꢀ
分值评估方法原理流程步骤
[0029]S101～S102 获取知识点信息和做题数据信息步骤
[0030]S201～S204 计算预测分值步骤
[0031]S301～S304 调整预测分值步骤
具体实施方式
[0032]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0033]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0034]本专利技术的分值评估方法、系统、存储介质及服务端的技术原理如下：所述分值评估方法应用于服务端，所述服务端与至少一客户端通信连接；所述分值评估本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分值评估方法，其特征在于，应用于服务端，所述服务端与至少一客户端通信连接；所述分值评估方法包括以下步骤：获取学习科目的知识点信息和用户的做题数据信息；根据所述知识点信息和所述做题数据信息，计算与所述做题数据信息相关联的预测分值；基于所述用户的当前做题频率调整所述预测分值，以便所述客户端对所述用户的学习成效进行评估。2.根据权利要求1所述的分值评估方法，其特征在于，获取所述知识点信息和所述做题数据信息包括以下步骤：根据上传指令获取所述知识点信息；所述知识点信息包括知识点、知识点总数及所述知识点对应的知识点权重；从所述客户端获取所述做题数据信息；所述做题数据信息包括所述用户的做题总数、正确做题数、登录次数、知识点完成情况及知识点完成数。3.根据权利要求2所述的分值评估方法，其特征在于，计算所述预测分值包括以下步骤：计算做题正确率；筛选出所有已完成的知识点；计算已完成的知识点的平均权重；按照预设计算公式计算所述预测分值；所述预设计算公式为：其中，N1表示知识点完成数；N表示知识点总数；表示平均权重；q表示正确率；M表示总分。4.根据权利要求3所述的分值评估方法，其特征在于，调整所述预测分值以便所述客户端对所述用户的学习成效进行评估包括以下步骤：获取所述用户在预设评估时间段内的做题总数和登录次数；根据在预设评估时间段内的做题总数和登录次数，计算所述当前做题频率；所述当前做题频率的计算公式为当前做题频率＝预设评估时间段内的做题总数/预设评估时间段内的登录次数；将所述当前做题频率与前一日的当前做题频率进行比较，并根据比较结果及预设调整规则调整所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王石磊，刘飞，
申请(专利权)人：上海泽稷教育培训有限公司，
类型：发明
国别省市：