基于大数据的智能化组卷方法技术

本发明专利技术涉及一种基于大数据的智能化组卷方法，包括步骤：S1、建立试题数据库；S2、对每一试题子库C

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的智能化组卷方法


[0001]本专利技术涉及互联网教育
，具体涉及一种基于大数据的智能化组卷方法。

技术介绍

[0002]现有的计算机系统生成测试试卷，大多是首先设置好了试题，经过人工排版来生成试卷，这种缺少针对性，尤其是针对不同的测试者而言。
[0003]中国专利申请CN112597357A公开了一种用作智能组卷系统的组卷方法，具体的组卷方法包括步骤：首先根据题型进行分段实数编码，再根据用户设置的题型、各题型的数量及分数、难度、知识点数量作为部分约束条件，初始化多套试卷；然后根据确定的试题适应度函数，通过随机选择法随机产生两个个体计算适应度值并比较，将适应度值高的遗传到下一代；再在每段编码的同一题型内采用自适应的交叉概率和变异概率进行多套试卷中试题间的交叉和变异，通过优秀个体记忆策略进行筛选，通过不断的迭代，最终形成最优试卷。此技术缺少针对测试者自身情况的动态调整组卷，也无法针对测试的试题进行动态调整优化。
[0004]因此，现有技术存在问题，需要进一步改进。

技术实现思路

[0005]本专利技术正是针对上述存在的技术问题，提出一种基于大数据的智能化组卷方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的具体技术方案如下：
[0007]一种基于大数据的智能化组卷方法，包括：
[0008]S1、建立试题数据库，其含有若干试题子库C
i
，每一试题子库C
i
包含若干试题C
ij
，其中i∈[1,n]，j∈[1,m
i
]，n、m
i
均为正整数；
[0009]S2、对每一试题子库C
i
赋予一定的难度系数D
i
，并初始化所有试题C
ij
的难度系数为D
i
，形成试题子库C
i
与难度系数D
i
的第一级映射；
[0010]S3、实时遍历所有试题子库C
i
试题C
ij
，判断其在测试中的正确率η
i
，形成试题C
ij
的难度系数D
i
与1
‑
η
i
的第二级映射；
[0011]S4、根据第一级映射、第二级映射动态调整试题对应的试题子库；
[0012]S5、获取测试者的过往测试数据，初始化为零；
[0013]S6、根据测试者的过往测试数据，匹配测试组卷。
[0014]优选地，所述步骤S5中，过往测试数据包括过往测试试题集X、错题集Y、过往测试成绩Z。
[0015]进一步地，所述步骤S6中根据测试者的过往测试数据，匹配测试组卷的方法如下：
[0016]S61、当过往测试数据为零时，根据所需试题的总数量N与试题子库数量n的关系，配置试题子库的试题，当N≤n，依据难度系数升序均衡配置前N个试题子库中的试题；当N>n，先均衡配置所有试题子库中的试题[N/n]次，再依据难度系数升序均衡配置前N mod n个试题子库中的试题。
[0017]S62、当过往测试数据不为零时，根据过往测试数据中过往测试成绩Z，分别以A/Z，1
‑
A/Z比例从试题数据库中选取匹配过往测试试题集X、匹配错题集Y的试题，其中，A为与Z相关联的系数，当Z越高，A越低。
[0018]进一步地，所述步骤S62中，过往测试成绩Z为多次测验的平均值。
[0019]进一步地，所述步骤S62中，从试题数据库中选取匹配过往测试试题集X、匹配错题集Y的方法相同，其中，匹配过往测试试题集X的方法为：
[0020]S621、获取所有测试试题并扣除重复试题，形成已测试题子集X1；
[0021]S622、遍历已测试题子集X1，在试题数据库中找到对应试题，并反馈对应试题的试题子库，形成试题子库列表信息；
[0022]S623、根据上步试题子库列表信息，根据所需试题的总数量M与试题子库数量n的关系，配置试题子库的试题，当M≤n，依据难度系数升序均衡配置前M个试题子库中的试题；当M>n，先均衡配置所有试题子库中的试题[M/n]次，再依据难度系数升序均衡配置前M mod n个试题子库中的试题。
[0023]本专利技术具有以下有益效果：
[0024]采用上述技术方案，可以根据过往测试者的测试信息大数据，智能化组卷，有针对性的获得匹配测试者的测试试卷。同时，试题数据库、试题子库、及难度系数等高度关联，可以动态调整，保证了试题的来源和试题分布的合理性。
附图说明
[0025]图1是本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0026]为了便于本领域的普通技术人员能够理解并实施本专利技术，下面将结合附图对本专利技术实施例作进一步说明。
[0027]参考图1，本专利技术提供的一种基于大数据的智能化组卷方法，包括如下步骤：
[0028]S1、建立试题数据库，其含有若干试题子库C
i
，每一试题子库C
i
包含若干试题C
ij
，其中i∈[1,n]，j∈[1,m
i
]，n、m
i
均为正整数；
[0029]也就是，本申请中构筑的试题数据库中，试题子库数量为n，每一试题子库C
i
可容纳m
i
个试题C
ij
。
[0030]S2、对每一试题子库C
i
赋予一定的难度系数D
i
，并初始化所有试题C
ij
的难度系数为D
i
，形成试题子库C
i
与难度系数D
i
的第一级映射；
[0031]其中，更进一步地，可以始化所有试题C
ij
的难度系数为D
i
为从小到大在0
‑
1之间取值，n个试题子库C
i
对应n个不同的难度系数D
i
，从而形成第一级映射。
[0032]S3、实时遍历所有试题子库C
i
试题C
ij
，判断其在测试中的正确率η
i
，形成试题C
ij
的难度系数D
i
与1
‑
η
i
的第二级映射；
[0033]此步骤是后续动态调整试题的基础，通过建立试题难度系数与1
‑
η
i
(可以称为出错率)的第二级映射，可以方便把某个出错的试题，由出错率对应到难度系数，从而归类到对应的试题子库。
[0034]S4、根据第一级映射、第二级映射动态调整试题对应的试题子库；
[0035]基于以上的说明，可以将试题，尤其是出错的试题进行动态的调整其所在的试题子库。
[0036]S5、获取测试本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能化组卷方法，其特征在于，包括：S1、建立试题数据库，其含有若干试题子库C
i
，每一试题子库C
i
包含若干试题C
ij
，其中i∈[1,n]，j∈[1,m
i
]，n、m
i
均为正整数；S2、对每一试题子库C
i
赋予一定的难度系数D
i
，并初始化所有试题C
ij
的难度系数为D
i
，形成试题子库C
i
与难度系数D
i
的第一级映射；S3、实时遍历所有试题子库C
i
试题C
ij
，判断其在测试中的正确率η
i
，形成试题C
ij
的难度系数D
i
与1
‑
η
i
的第二级映射；S4、根据第一级映射、第二级映射动态调整试题对应的试题子库；S5、获取测试者的过往测试数据，初始化为零；S6、根据测试者的过往测试数据，匹配测试组卷。2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能化组卷方法，其特征在于，所述步骤S5中，过往测试数据包括过往测试试题集X、错题集Y、过往测试成绩Z。3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能化组卷方法，其特征在于，所述步骤S6中根据测试...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈小莲，梁晓楠，余楷，
申请(专利权)人：东莞市亚太未来软件有限公司，
类型：发明
国别省市：