[发明专利]一种用于智能诊断学生知识能力的方法

说明书

本发明公开了一种用于智能诊断学生知识能力的方法，所述方法包括：将知识点分成多个类别，至少包含文本和问题；将文本以句子为单位，将句子按照不同维度细化并形成知识地图，其中，每一个句子具有不小于一个维度的定义；某句子被手动标定后，触发该句子背后的维度数据，并对触发的维度数据不断进行积累；做题出现错误，后台服务器主动激发该题目相关的句子及其背后的维度数据；后台服务器对出现的错题及手动标记的句子后的维度数据进行交叉比对，进一步确诊错题所涉及的问题，并推送同类题目和/或类似句子给用户。本发明解决了现有技术中无法将试题(问题)和文本进行有效关联，对出现的错题不能进行针对性的准确推送的问题。

技术领域

本发明属于诊断技术领域，公开了一种用于智能诊断学生知识能力的方法。

背景技术

在教学过程中，需要知道学生对每一个知识点是否掌握，并根据掌握程度对教学工作提供参考，学生也会对未掌握的进行强化。但是在传统的教学中，客观的数据非常薄弱，基本上都是以学生的分数为考核的结果，但是一个试题中可能含有不同方面的知识点，以单一点去衡量是不客观的。同时试题和文本没有关联，只能知道是哪些题型有问题，不能和文本中的知识点进行精准分析。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中，无法将试题(问题)和文本进行有效关联，对出现的错题不能进行针对性的准确推送的问题。

为解决上述技术问题，本发明公开了一种用于智能诊断学生知识能力的方法，所述方法包括：

步骤S1、将知识点分成多个类别，至少包含文本和问题；

步骤S2、将文本以句子为单位，将句子按照不同维度细化并形成知识地图，其中，每一个句子具有不小于一个维度的定义；

步骤S3、某句子被手动标定后，触发该句子背后的维度数据，并对触发的维度数据不断进行积累；

步骤S4、做题出现错误，后台服务器主动激发该错题相关的句子及其背后的维度数据；

步骤S5、后台服务器对出现的错题与被标定的句子进行交叉比对，进一步确诊错题所涉及的问题(主要是知识点缺陷)，并推送同类题目和/或类似句子给用户。

进一步地，所述方法还包括：通过知识地图中对应的问题，主动推送与该问题相应的知识点的视频讲解给用户。

进一步地，所述方法还包括：后台服务器记录观察该错题知识点背后的维度数据的变化，直到该维度数据达标后不再推送视频讲解。

进一步地，所述方法还包括：后台服务器对拟推送的讲解视频进行修改和替换。

进一步地，在上述步骤S2中，所述维度数据包含：文体类型、语法、逻辑关系、词汇等级、难度等级、修辞手法、阅读量、问题类型。

进一步地，对每一个句子设定各种维度类型的关键词，后台服务器通过所设关键词判断该句子所包含的维度数据。

进一步地，在步骤S3中，对某句子进行标定的方法包括点击某单词或者收藏某句子。

进一步地，后台服务器根据错题每种类型的错误率进行推送，错误率越高，推送讲解频率越高。

进一步地，对不同的标定句子还添加有数字标签。

进一步地，通过大量用户数据的数据及学习时间的交叉对比，尤其是完成项目的用户和未完成项目的用户的数据对比，可以预测未完成用户的学习成绩及完成时间。