一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法，bert模型将每个学生的错题与公司的题型数据库进行比对分析，判断错题所属的题型，然后为每个学生生成错题分析数据，包括错题所属题型名称、题型在所在考区近10年中考或高考出现的频率、题型识别的方法、此类错题所属题型的解题思路和方法，之后再针对作业错题确认所属题型后，通过分析每个学生本次作业的作答情况，调取题型数据库内符合该学生情况的个性化精准练习题目。能够准确的对作业题目进行大数据分析，为作业题目生成所属题型内容、题型中高考频率、题型如何识别、题型的解题思路和方法、个性精准的同题型的作业练习，做到作业学习的“减负增效”的效果。的效果。的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法


[0001]本专利技术涉及作业大数据分析领域，具体涉及一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法。

技术介绍

[0002]在现代信息化教学过程中，通过大数据分析技术为学生作业错题进行分析和个性化推送也广为应用。
[0003]但是在使用过程中，老师和学生反馈推送的针对性题目练习经常和错误的题目不匹配，造成错了的题目还是没掌握。因为几乎所有的产品都是基于错题的知识点来判断，为错题推送同知识点的题目，存在的问题为：一是每个知识点下有不同题型(题型：即解题思路和方法一致的题目)，如高中圆这个知识点，相关的高考题型总共有16种，如学生的错题是第三种题型出错，推送的可能是第五种、第十种题型，对学生来说就用处不大没有针对性；二是有的错题有几个知识点综合运用，现有的产品识别出几个知识点，就分别推几个知识点的题目，不能让学生得到精准的练习学习。

技术实现思路

[0004]为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法，能够准确的对作业题目进行大数据分析，为作业题目生成所属题型内容、题型中高考频率、题型如何识别、题型的解题思路和方法、个性精准的同题型的作业练习，做到作业学习的“减负增效”的效果。
[0005]为达到上述目的，本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]本专利技术实施例提供了一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法，所述方法包括：
[0007]根据学生的错题，按照bert模型计算策略，确定所述错题的题型；
[0008]根据所述错题的题型，调取并推送题型数据库内符合该学生情况的个性化精准练习题目，其中，所述个性化精准练习题目为与所述错题的题型相同、难度系数在同一范围内的题目；
[0009]响应于所述题型数据库内没有符合该学生情况的所述个性化精准练习题目，则通过人工判断所述错题的题型，并推送所述错题的所述个性化精准练习题目。
[0010]优选的，所述题型数据库包括所述错题的题型名称、与所述错题的题型相同的题目在所在考区近10年中考或高考出现的频率、与所述错题的题型相同的题目的解题思路和方法。
[0011]优选的，所述根据所述错题的题型，调取并推送题型数据库内符合该学生情况的个性化精准练习题目，包括：
[0012]将所述题型数据库内的各个难度系数下的题目按照题目的难度进行梯度排序；
[0013]根据所述错题的题型，在每个难度系数下对与所述错题的题型相同的题目进行优
先排序；
[0014]在与所述错题的难度系数相同的题目梯度下，按照排序推送题目给该学生。
[0015]优选的，所述将所述题型数据库内的各个难度系数下的题目按照题目的难度进行梯度排序，包括：
[0016]根据需要推送题目的目标学生，在所述题型数据库内排除已经给所述目标学生推送过的题目、难度系数不在阈值A内的题目、与所述错题完全相同的题目；
[0017]将所述题型数据库内的各个难度系数下的题目按照题目的难度进行梯度排序。
[0018]优选的，所述响应于所述题型数据库内没有符合该学生情况的所述个性化精准练习题目，则通过人工判断所述错题的题型，并推送所述错题的所述个性化精准练习题目，包括：
[0019]响应于所述题型数据库内没有符合该学生情况的所述个性化精准练习题目，则通过人工判断所述错题的题型，并推送所述错题的所述个性化精准练习题目；
[0020]响应于所述题型数据库内不包括所述错题的题型，则通过人工判断所述错题的题型，并匹配与所述错题的相关的内容，其中，所述错题的相关的内容包括题型识别的方法、解题思路和方法、同题型的题目。
[0021]本专利技术实施例还提供了一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送，包括：
[0022]确定模块，用于根据学生的错题，按照bert模型计算策略，确定所述错题的题型；
[0023]调取推送模块，用于根据所述错题的题型，调取并推送题型数据库内符合该学生情况的个性化精准练习题目，其中，所述个性化精准练习题目为与所述错题的题型相同、难度系数在同一范围内的题目；
[0024]判断模块，用于响应于所述题型数据库内没有符合该学生情况的所述个性化精准练习题目，则通过人工判断所述错题的题型，并推送所述错题的所述个性化精准练习题目。
[0025]本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中所述处理器用于运行所述计算机程序时，实现所述的方法。
[0026]本专利技术实施例还提供了一种计算机存储介质，存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时，实现所述的方法。
[0027]上述实施例所提供的推送方法，通过神经网路的机器学习而训练出bert模型，通过收录各个题型数据形成题型数据库，当学生产生错题时，bert模型将每个学生的错题与公司的题型数据库进行比对分析，判断错题所属的题型，然后为每个学生生成错题分析数据，包括错题所属题型名称、题型在所在考区近10年中考或高考出现的频率、题型识别的方法、此类错题所属题型的解题思路和方法，之后再针对作业错题确认所属题型后，通过分析每个学生本次作业的作答情况，调取题型数据库内符合该学生情况的个性化精准练习题目。本方法能够准确的对作业题目进行大数据分析，为作业题目生成所属题型内容、题型中高考频率、题型如何识别、题型的解题思路和方法、个性精准的同题型的作业练习，做到作业学习的“减负增效”的效果。
附图说明
[0028]图1为本专利技术一实施例所提供的方法的流程示意图；
[0029]图2为本专利技术一实施例所提供的装置的结构示意图；
[0030]图3为本专利技术一实施例所提供的计算机设备的结构示意图；
具体实施方式
[0031]以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0032]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0033]本专利技术实施例中提供的一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法，属于作业大数据分析
，应用场景可以为：学生素养数据库的作业、考试错题的个性化精准推送。在现代信息化教学过程中，通过大数据分析技术为学生作业错题进行分析和个性化推送也广为应用。
[0034]但是在现有技术的使用过程中，老师和学生反馈推送的针对性题目练习经常和错误的题目不匹配，造成错了的题目还是没掌握。因为几乎所有的产品都是基于错题的知识点来判断，为错题推送同知识点的题目，存在的问题为：一是每个知识点下有不同题型(题型：即解题思路和方法一致的题目)，如高中圆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标学生的错题，按照bert模型计算策略，确定所述错题的题型；根据所述错题的题型，调取并推送题型数据库内符合目标学生情况的个性化精准练习题目，其中，所述个性化精准练习题目为与所述错题的题型相同、难度系数在同一范围内的题目；响应于所述题型数据库内没有符合目标学生情况的所述个性化精准练习题目，则通过人工判断所述错题的题型，并推送所述错题的所述个性化精准练习题目。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述题型数据库包括所述错题的题型名称、与所述错题的题型相同的题目在所在考区的中考或高考出现的频率、与所述错题的题型相同的题目的解题思路和方法。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述错题的题型，调取并推送题型数据库内符合目标学生情况的个性化精准练习题目，包括：将所述题型数据库内的各个难度系数下的题目按照题目的难度进行梯度排序；根据所述错题的题型，在每个难度系数下对与所述错题的题型相同的题目进行优先排序；在与所述错题的难度系数相同的题目梯度下，按照排序推送题目给目标学生。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述题型数据库内的各个难度系数下的题目按照题目的难度进行梯度排序，包括：根据需要推送题目的目标学生，在所述题型数据库内排除已经给所述目标学生推送过的题目、难度系数不在阈值A内的题目、与所述错题完全相同的题目；将所述题型数据库内的各个难度系数下的题目按照题目的难度进行梯度排...

【专利技术属性】
技术研发人员：林德清，吴飞，潘严武，林信炎，林木勇，郑游翔，郑传银，魏振仕，黄振松，陈杰，王红丽，陈婷，
申请(专利权)人：福建学海密探数据信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：