一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统，其方法包括：根据目标学员的基本信息及学习环境信息构建目标学员的人员管理框架；基于人员管理框架采集目标学员在技能评估中的表现数据，得到目标学员的当前表现数据；获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型；将当前表现数据输入至所述目标人工智能评估模型，得到技能评估结果。通过本发明专利技术的技术方案，能够实现利用人工智能技术来直接准确的得到评估结果，方便快捷。方便快捷。方便快捷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统。

技术介绍

[0002]技能评估(technicalabilityevaluation)，对人员具体操作能力的评估,是知识、理解和技术熟练的结合评估，通常从知识、理解和技术熟练程度几方面进行。基于人工智能的学员技能评估方法是迎合现代教育的个性化和智能化需求，利用人工智能技术来提供更准确、高效和个性化的学习评估和培训方案。
[0003]目前并没有基于人工智能的学员技能评估方法，但是有基于人工智能对学生进行就业评估或者实验技能的评估，两者有相似之处，对于此领域在进行学员技能评估时可以借鉴，因此对此进行缺陷分析，引用现有技术中国专利技术专利申请CN114971384A公开的一种人工智能机器学习实验技能评分方法及系统，其通过目标实验技能评估模型评估出目标人员的评估信息后，还要将目标人员的实验数据中的实验科目与预置的科目评分标准数据库进行匹配，得到对应目标人员的实验科目的评分标准数据，进而两者结合来生成实验技能评分结果，该技术未体现出人工智能评估模型的简单化、智能化及便捷化；另引用中国专利技术专利申请CN115470271A公开的一种基于专业技能标签的学生就业能力评估方法进行分析，该方法通过神经网络模型进行映射训练后得到表证学生就业能力的专业技能特征，进而基于此再进行评价，该技术不能通过人工智能模型直接得到评估结果；综上所述，现有的基于人工智能的评估及培训方法，不能通过人工智能模型直接得到评估结果，不够方便快捷。为了解决上述问题，本专利技术公开了一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统。

技术实现思路

[0004]针对上述所显示出来的问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的学员技能评估方法及系统用以解决
技术介绍
提到不能通过人工智能模型直接得到评估结果，且不够方便快捷的问题。
[0005]一种基于人工智能的学员技能评估方法，包括以下步骤：
[0006]根据目标学员的基本信息及学习环境信息构建目标学员的人员管理框架；
[0007]基于所述人员管理框架采集目标学员在技能评估中的表现数据，得到目标学员的当前表现数据；
[0008]获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型；
[0009]将所述当前表现数据输入至所述目标人工智能评估模型，得到技能评估结果；
[0010]根据所述技能评估结果确定目标学员的学习阶段和学习目标，基于学习阶段和学习目标对目标学员进行分步培训。
[0011]优选的，根据目标学员的基本信息及学习环境信息构建目标学员的人员管理框
架，包括：
[0012]获取所述目标学员的基本信息及学习环境信息；
[0013]从所述基本信息中提取出目标学员的姓名、年龄、性别、学历、目标技能及原始培训需求；
[0014]根据所述目标学员的姓名、年龄、性别、学历、目标技能及原始培训需求建立初始管理框架；
[0015]从所述学习环境信息中提取目标学员的学习场所信息及学习场所对目标学员技能学习成效的影响信息；
[0016]将所述学习场所信息及学习场所对目标学员技能学习成效的影响信息整合至所述初始管理框架中，得到所述人员管理框架。
[0017]优选的，基于所述人员管理框架采集目标学员在技能评估中的表现数据，得到目标学员的当前表现数据，包括：
[0018]确定对所述目标学员进行技能评估的专业技能评估考试；
[0019]在通过所述专业技能评估考试对目标学员进行技能评估时，采集所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间；
[0020]基于所述人员管理框架对所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间进行存储，并进行统计分析，得到统计分析结果；
[0021]确定所述完成时间、成绩、错误类型数据、反应时间及统计分析结果为目标学员的当前表现数据。
[0022]优选的，获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型，包括：
[0023]收集若干个历史学员的历史表现数据和历史评估结果；
[0024]对所述历史表现数据进行预处理，得到预处理后的历史表现数据；
[0025]确定评估的目标或需求，并根据所述目标或需求对所述处理后的历史表现数据进行筛选，得到筛选后的历史表现数据；
[0026]对所述筛选后的历史表现数据进行特征工程，得到目标特征数据；
[0027]对所述目标特征数据按照预设比例分为训练集和测试集，并分别确定训练集对应的第一历史评估结果和测试集对应的第二历史评估结果；
[0028]选取目标人工智能算法，通过所述训练集及所述训练集对应的第一历史评估结果对所述目标人工智能算法进行训练，得到原始人工智能评估模型；
[0029]通过所述测试集及测试集对应的第二历史评估结果对所述原始人工智能评估模型进行测试，得到模型评价指标；
[0030]判断所述模型评价指标是否达到预设标准，若是，则确定所述原始人工智能评估模型为所述目标人工智能评估模型，若否，则对所述原始人工智能评估模型进行参数调整及训练，得到所述目标人工智能评估模型。
[0031]优选的，基于所述人员管理框架对所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间进行存储，并进行统计分析，得到统计分析结果，包括：
[0032]基于所述人员管理框架创建存储数据库，并将所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间存储至所述存储数据库；
[0033]通过数据预览方式对所述完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间进行数据观察，以查看是否存在缺失，若存在，则进行补充并标记，得到补充后的数据；
[0034]利用统计分析方法对所述完成时间、成绩、错误类型数据、反应时间或补充后的数据进行分析，得到所述统计分析结果；
[0035]对所述统计分析结果进行解读，得到所述目标学员在技能评估中的表现情况信息。
[0036]优选的，对所述筛选后的历史表现数据进行特征工程，得到目标特征数据，包括：
[0037]对所述筛选后的历史表现数据进行分布情况和异常值的分析，去除异常值，得到去除异常值的历史表现数据；
[0038]对所述去除异常值的历史表现数据进行缺失值检查，通过中位数对缺失值进行补充，得到缺失值补充后的历史表现数据；
[0039]对所述缺失值补充后的历史表现数据进行特征选择，得到原始特征数据；
[0040]对所述原始特征数据进行特征值范围的变化处理，得到范围变化后的特征数据；
[0041]通过特征降维方法对所述范围变化后的特征数据进行特征降维，得到所述目标特征数据。
[0042]优选的，基于所述人员管理框架创建存储数据库，并将所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间存储至所述存储数据库，包括：
[0043]基于所述人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的学员技能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：根据目标学员的基本信息及学习环境信息构建目标学员的人员管理框架；基于所述人员管理框架采集目标学员在技能评估中的表现数据，得到目标学员的当前表现数据；获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型；将所述当前表现数据输入至所述目标人工智能评估模型，得到技能评估结果。2.根据权利要求1所述基于人工智能的学员技能评估方法，其特征在于，根据目标学员的基本信息及学习环境信息构建目标学员的人员管理框架，包括：获取所述目标学员的基本信息及学习环境信息；从所述基本信息中提取出目标学员的姓名、年龄、性别、学历、目标技能及原始培训需求；根据所述目标学员的姓名、年龄、性别、学历、目标技能及原始培训需求建立初始管理框架；从所述学习环境信息中提取目标学员的学习场所信息及学习场所对目标学员技能学习成效的影响信息；将所述学习场所信息及学习场所对目标学员技能学习成效的影响信息整合至所述初始管理框架中，得到所述人员管理框架。3.根据权利要求1所述基于人工智能的学员技能评估方法，其特征在于，基于所述人员管理框架采集目标学员在技能评估中的表现数据，得到目标学员的当前表现数据，包括：确定对所述目标学员进行技能评估的专业技能评估考试；在通过所述专业技能评估考试对目标学员进行技能评估时，采集所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间；基于所述人员管理框架对所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间进行存储，并进行统计分析，得到统计分析结果；确定所述完成时间、成绩、错误类型数据、反应时间及统计分析结果为目标学员的当前表现数据。4.根据权利要求1所述基于人工智能的学员技能评估方法，其特征在于，获取并根据若干个历史学员的历史表现数据及历史评估结果构建目标人工智能评估模型，包括：收集若干个历史学员的历史表现数据和历史评估结果；对所述历史表现数据进行预处理，得到预处理后的历史表现数据；确定评估的目标或需求，并根据所述目标或需求对所述处理后的历史表现数据进行筛选，得到筛选后的历史表现数据；对所述筛选后的历史表现数据进行特征工程，得到目标特征数据；对所述目标特征数据按照预设比例分为训练集和测试集，并分别确定训练集对应的第一历史评估结果和测试集对应的第二历史评估结果；选取目标人工智能算法，通过所述训练集及所述训练集对应的第一历史评估结果对所述目标人工智能算法进行训练，得到原始人工智能评估模型；通过所述测试集及测试集对应的第二历史评估结果对所述原始人工智能评估模型进
行测试，得到模型评价指标；判断所述模型评价指标是否达到预设标准，若是，则确定所述原始人工智能评估模型为所述目标人工智能评估模型，若否，则对所述原始人工智能评估模型进行参数调整及训练，得到所述目标人工智能评估模型。5.根据权利要求3所述基于人工智能的学员技能评估方法，其特征在于，基于所述人员管理框架对所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间进行存储，并进行统计分析，得到统计分析结果，包括：基于所述人员管理框架创建存储数据库，并将所述目标学员的完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间存储至所述存储数据库；通过数据预览方式对所述完成时间、成绩、错误类型数据及反应时间进行数据观察，以查看是否存在缺失，若存在，则进行补充并标记，得到补充后的数据；利用统计分析方法对所述完成时间、成绩、错误类型数据、反应时间或补充后的数据进行分析，得到所述统计分析结果；对所述统计分析结果进行解读，得到所述目标学员在技能评估中的表现情况信息。6.根据权利要求4所述基于人工智能的学员技能评估方法，其特征在于，对所述筛选后的历史表现数据进行特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛长泉，郑未，
申请(专利权)人：国信蓝桥教育科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：