【技术实现步骤摘要】
一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统
[0001]本专利技术涉及线性代数考试题目筛选
,特别涉及一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统。
技术介绍
[0002]高等数学是指相对于初等数学和中等数学而言,数学的对象及方法较为繁杂的一部分,中学的代数、几何以及简单的集合论初步、逻辑初步称为中等数学,将其作为中小学阶段的初等数学与大学阶段的高等数学的过渡。通常认为,高等数学是由微积分学,较深入的代数学、几何学以及它们之间的交叉内容所形成的一门基础学科。其主要内容包括:数列、极限、微积分、空间解析几何与线性代数、级数、常微分方程。
[0003]线性代数是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题;因而,线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中;通过解析几何,线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型,使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。
[0004] ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统,其特征在于:包括:题库范围确定存储模块:用于根据考试大纲进行搭建题库,并确定题库中每道试题的题目属性,其中,所述题目属性包括:类型属性、考点属性、难度属性和时间属性;线性代数关键词存储模块:用于存储线性代数关键词;对比分析模块:用于将题库中的题库与线性代数关键词存储模块进行对比分析,从而选出与线性代数相关的题目;一次缓存模块:用于缓存对比分析后与线性代数相关的题目;重复筛选模块:用于将对比分析后与线性代数相关的题目进行重复筛选;二次缓存模块:用于缓存重复筛选后的题目;线性模型对比模块:用于将重复筛选后的题目与线性模型进行对比;分类筛选模块:用于将与线性模型对比后的题目进行分类筛选;新题库存储模块:用于将分类筛选后的题目进行存储。2.根据权利要求1所述的一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统,其特征在于:所述题库范围确定存储模块包括:题库范围确定单元:用于根据所述考试大纲,确定试卷的考察范围,并根据所述考察范围在云端网络中进行考试题目的采集;题目分类单元:用于在考试题目采集后,将所述考试题目进行情景化,并分别存储情景化后的情景化试题和情景化前的常规试题;题库构成单元:用于数据库中基于树对称结构存储所述情景化试题和常规试题;类型划分单元:用于将所述试题按照试题类型进行逐级划分,确定每道题的属性:其中,所述试题类型包括:学科类型、章节类型和题型类型;考点确定单元:用于确定所述试题中每道试题对应的知识点,并在所述考试大纲中确定所述知识点的重要程度;时间确定单元:用于将所述试题中每道试题通过基于预设的答题模型进行处理,确定每道试题的答题时间,并对所述题库中试题的思考时间和作答时间进行统计,并根据统计结果确定每道题目的标准答题时间;难度确定单元:根据所述标准答题时间,对所述题库中试题的答题时间进行排序,并根据排序结果进行梯度划分,生成梯度空间,并将每一个梯度作为对应试题的难度值。3.根据权利要求1所述的一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统,其特征在于:所述重复筛选模...
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