一种学生弱项的评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种学生弱项的评估方法及系统,包括收集学生答题数据：收集学生在考试或自测过程中的答题记录；数据清洗：对收集到的答题数据进行清洗和处理，去除无效或错误的数据；知识点关联：将题目和试卷与相应的知识点进行关联；弱项识别和评估：分析答题数据：使用数据分析技术和算法，对学生的答题数据进行分析；生成弱项报告和建议：弱项报告，根据弱项识别和评估结果，生成学生的弱项报告，展示学生欠缺知识点或题型上需要改进；更新知识点数据库和试卷模块：根据弱项分析的结果，更新知识点数据库和试卷模块；该方法有助于学生个性化学习、针对性训练和提高学习动力，同时为教师提供教学辅助和数据分析支持。师提供教学辅助和数据分析支持。师提供教学辅助和数据分析支持。

【技术实现步骤摘要】
一种学生弱项的评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及学生教育领域,尤其涉及一种学生弱项的评估方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，老师对学生考试成绩进行分析时，仅停留在告诉学生本人自己的分数、所在位次等基本信息。传统评估方法：
[0003]1、包括标准化测试、作业和考试等。这些方法已经在教育领域得到广泛应用，并具有可靠性和标准化的优势。
[0004]2、观察和记录：通过观察学生在学习活动中的表现和记录其行为、参与度和反应等，以获取详细的评估数据。
[0005]现有技术：CN112150333A公开了一种弱项技能提升系统的生成方法，通过设置题库管理单元、试卷管理单元、用户考试单元、用户自测单元、试题收藏单元和考试分析单元实现针对弱项自测的效果。其中题库管理单元可以创建、编辑考题，用户考试单元可以查看待考试卷、在线考试和查看已考试卷，用户自测单元可以使用户自己创建试卷并进行考试，从而实现自行考试、巩固练习功能。
[0006]尽管现有的技术在弱项上进行自测、练习等方面提供了解决方案，但仍存在一些缺陷和不足，在开发和实施弱项技能提升系统时，需要综合考虑这些缺陷和不足，进行仔细的需求分析和系统设计。同时，与教育专家、评估专家和数据保护专家的合作和意见很重要，以确保系统的有效性、可靠性和用户满意度。这些缺陷和不足包括：
[0007](1)题库质量和内容覆盖范围的挑战：生成一个全面且高质量的题库是一个复杂的任务。题库的内容需要准确、全面地覆盖相关的知识领域，而且需要不断更新以适应不断变化的学科要求和考试形式。；
[0008](2)试题难度和质量的平衡：试题的难度和质量需要平衡。试题过于简单可能无法准确评估学生的能力，而过于困难可能会使学生感到沮丧。确保试题的质量和适度难度是一个挑战，需要专业的教育专家和评估者的参与；
[0009](3)学生自测的可靠性和客观性：学生自行创建和进行自测试卷可能会面临客观性和可靠性的挑战。学生可能倾向于选择熟悉的题目或容易的题目，从而影响自我评估的准确性。需要适当的监督和指导，以确保学生自测的有效性和可靠性。
[0010](4)数据隐私和安全性：在建立这样的系统时，数据隐私和安全性是至关重要的考虑因素。学生的个人数据和考试结果需要得到妥善的保护，以避免泄露和滥用。
[0011](5)个性化学习和反馈的挑战：确保个性化的学习建议和反馈对于每个学生都是准确和有效的是具有挑战性的。需要综合考虑多个因素，如学生的学习风格、兴趣爱好和学习需求，以提供有针对性的建议和支持。

技术实现思路

[0012]为了克服现有技术存在的缺点与不足,本专利技术提供一种学生弱项的评估方法及系
统。
[0013]本专利技术所采用的技术方案是，一种学生弱项的评估系统，该系统由学生端、老师端、知识点数据库、试卷模块、弱项分析模块、复习模块、收藏模块组成；
[0014]所述学生端用于学生注册和登录功能，学生访问个人学习空间和功能，老师端或学生端均可调取相应弱项知识点所对应的题目，并进行针对性的练习，针对性练习的数据存储于练习模块中；
[0015]所述知识点数据库包括所考察的知识点与对应的题目，一个知识点对应多个题目，和/或一个题目对应多个知识点，两者之间的关系通过加注标签的方式进行映射表示；
[0016]所述试卷模块：该模块中的试卷来源于两种途径：A：自生成试卷模块：由老师通过抽取知识点数据库中的题目所形成的试卷；B：线下试卷模块：由老师OCR纸质试卷后录入；允许老师根据统计数据需求自行创建试卷，从题库中选择题目并组合成试卷，同时提供自动评分功能，学生提交答案后，将其与正确答案进行比对，并计算得分；
[0017]所述弱项分析模块：将试卷模块中的信息包括学生作答的题目、各题目所对应的知识点接入弱项分析模型中，经过分析后输出分析结果；
[0018]所述复习模块将练习模块与收藏模块中的试题为基础，根据遗忘规律主动推送给学生端，推送的频率与数量由学生自行设置。
[0019]进一步地，所述学生端存储学生的所有信息，包括学生信息和考试结果，显示用户考试界面，显示待考试的试卷列表，允许学生选择试卷进行在线考试。
[0020]进一步地，所述学生端能够自动评分功能，将学生的答案与正确答案进行比对，并计算得分。
[0021]进一步地，所述弱项分析模块，对学生的考试结果进行分析和统计，生成学生的得分、答题时间、正确率数据，根据分析结果，提供个性化的建议和学习资源，帮助学生识别和改善弱项。
[0022]一种学生弱项的评估方法，该方法包括：
[0023]步骤S1、收集学生答题数据：收集学生在考试或自测过程中的答题记录，包括学生的答案、得分和时间信息、关联学生的答题数据与相应的试卷和题目信息；
[0024]步骤S2、数据清洗：对收集到的答题数据进行清洗和处理，去除无效或错误的数据；
[0025]步骤S3、知识点关联：将题目和试卷与相应的知识点进行关联，基于题目的内容和所属知识点，将答题数据与相应的知识点进行关联；
[0026]步骤S4、弱项识别和评估：分析答题数据：使用数据分析技术和算法，对学生的答题数据进行分析，比较不同知识点和题目类型的得分情况；
[0027]步骤S5、生成弱项报告和建议：弱项报告，根据弱项识别和评估结果，生成学生的弱项报告，展示学生欠缺知识点或题型上需要改进；弱项建议，基于弱项分析结果，为学生提供具体的学习建议和改进措施，包括复习重点、学习资源推荐、解题技巧。
[0028]步骤S6、更新知识点数据库和试卷模块：根据弱项分析的结果，更新知识点数据库和试卷模块。
[0029]进一步地，所述步骤S2还包括数据预处理：对答题数据进行处理，如将题目得分转换为百分比或等级评分，以便后续的分析和比较，将步骤S1中的对比情况在全班/全校同学
中做排序处理，输出该题目得分的排名情况、最高分情况、最低分情况、答出对应知识点的比例、未答出对应知识点的比例。
[0030]进一步地，所述弱项分析包括：
[0031]题目得分分析：分析学生在每个题目上的得分情况，计算学生在每个题目的得分率、平均得分、得分分布指标，并将其与整体平均水平进行比较；
[0032]知识点掌握分析：将题目与对应的知识点进行关联，根据学生在不同知识点上的得分情况，评估学生对每个知识点的掌握程度；计算每个知识点的得分率、得分分布指标，并识别出学生在不同知识点上掌握情况；
[0033]错误类型分析：分析学生在答题过程中出现的常见错误类型，包括计算错误、理解题意错误、漏选或错选选项。
[0034]进一步地，所述弱项分析还包括：
[0035]时间分析：评估学生在每个题目或考卷上的时间分配情况，通过分析学生答题所花费的时间，判断学生是否存在时间管理问题；
[0036]强项对比分析：同时评估学生的强项和弱项，并进行对比分析；
[0037]历史数据对比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种学生弱项的评估系统，其特征在于,该系统由学生端、老师端、知识点数据库、试卷模块、弱项分析模块、复习模块、收藏模块组成；所述学生端用于学生注册和登录功能，学生访问个人学习空间和功能，老师端或学生端均可调取相应弱项知识点所对应的题目，并进行针对性的练习，针对性练习的数据存储于练习模块中；所述知识点数据库包括所考察的知识点与对应的题目，一个知识点对应多个题目，和/或一个题目对应多个知识点，两者之间的关系通过加注标签的方式进行映射表示；所述试卷模块：该模块中的试卷来源于两种途径：A：自生成试卷模块：由老师通过抽取知识点数据库中的题目所形成的试卷；B：线下试卷模块：由老师OCR纸质试卷后录入；允许老师根据统计数据需求自行创建试卷，从题库中选择题目并组合成试卷，同时提供自动评分功能，学生提交答案后，将其与正确答案进行比对，并计算得分；所述弱项分析模块：将试卷模块中的信息包括学生作答的题目、各题目所对应的知识点接入弱项分析模型中，经过分析后输出分析结果；所述复习模块将练习模块与收藏模块中的试题为基础，根据遗忘规律主动推送给学生端，推送的频率与数量由学生自行设置。2.如权利要求1所述的一种学生弱项的评估系统，其特征在于，所述学生端存储学生的所有信息，包括学生信息和考试结果，显示用户考试界面，显示待考试的试卷列表，允许学生选择试卷进行在线考试。3.如权利要求1所述的一种学生弱项的评估系统，其特征在于，所述学生端能够自动评分功能，将学生的答案与正确答案进行比对，并计算得分。4.如权利要求1所述的一种学生弱项的评估系统，其特征在于，所述弱项分析模块，对学生的考试结果进行分析和统计，生成学生的得分、答题时间、正确率数据，根据分析结果，提供个性化的建议和学习资源，帮助学生识别和改善弱项。5.一种学生弱项的评估方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1、收集学生答题数据：收集学生在考试或自测过程中的答题记录，包括学生的答案、得分和时间信息、关联学生的答题数据与相应的试卷和题目信息；步骤S2、数据清洗：对收集到的答题数据进行清洗和处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：施其明，刘永坚，白立华，韩双力，贡维林，
申请(专利权)人：武汉理工数字传播工程有限公司，
类型：发明
国别省市：