[发明专利]分层认知诊断方法、装置及设备

说明书

本发明提供了一种分层认知诊断方法、装置及系统，涉及认知诊断的技术领域，该方法包括获取测试试卷的试题与目标属性的关联矩阵；采集被试的试题分步信息，并结合关联矩阵生成分层矩阵；确定目标属性理想掌握模式，并确定各个理想掌握模式的能力向量；采集被试的答题信息，并根据答题信息确定被试的能力向量；将被试的能力向量与各个理想掌握模式的能力向量进行分类，确定被试符合的理想掌握模式。本发明通过搭建手脚架的方式为被试提供启发信息，对被试进行分层诊断，诊断出被试的知识状态，定位被试到底是哪个属性未掌握，进而为教师提供因材施教的指导方向，为被试提供个性化补救的提升练习。

技术领域

本发明涉及认知诊断技术领域，尤其是涉及一种分层认知诊断方法、装置及设备。

背景技术

传统的测验/考试仅以测验总分作为评价指标，显得过于笼统和概括，现在人们不仅要求测验能在总分数层面进行评价，更希望能深入到被试内部的认知加工层面。对于考察多个属性的综合试题，被试答错的原因可能是其中的某个属性未掌握，并非是该试题考察的所有属性都未掌握。对试题进行拆解分步，对被试提供启发信息，逐层诊断被试答错试题的障碍，进而构建被试的知识状态，尚未提出更好的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种分层认知诊断方法、装置及设备，以对试题进行拆解分步，即以搭建手脚架的方式对被试提供启发信息，逐层诊断被试答错试题的障碍，进而构建被试的知识状态。

第一方面，本发明实施例提供了一种分层认知诊断方法，包括：获取测试试卷的试题与目标属性的关联矩阵；采集被试的试题分步信息，并结合关联矩阵生成分层矩阵；确定目标属性的理想掌握模式，并确定各个理想掌握模式的能力向量；采集被试的答题信息，并根据答题信息确定被试的能力向量；根据理想掌握模式的能力向量，对被试的能力向量进行分类，确定与被试相匹配的理想掌握模式。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，在获取测试试卷的试题与目标属性的关联矩阵的步骤之前，还包括：确定待考察的目标属性；确定目标属性间的层级关系；根据目标属性和层级关系编制测试试卷。

结合第一方面及其第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，获取测试试卷的试题与目标属性的关联矩阵的步骤，包括：获取测试试卷的试题的数量和目标属性的数量；获取各个试题分解的小题个数；每个小题考查一个目标属性；标记小题考查目标属性的情况，生成关联矩阵。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，采集被试的试题分步信息，并结合关联矩阵生成分层矩阵的步骤，包括：获取被试对试题分解的步数；获取试题考查的属性个数；生成过渡矩阵，过渡矩阵首行元素为1，其余元素为0，以步数为行数，以属性个数与步数的差值为列数；生成选择矩阵，选择矩阵包括过渡矩阵和单位矩阵，单位矩阵的维数和步数相同；结合关联矩阵和选择矩阵生成分层矩阵。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，确定目标属性的理想掌握模式，并确定各个理想掌握模式的能力向量的步骤，包括：获取被试对试题分解的步数；分别标记每种理想掌握模式的各步的理想答题情况，以得到反应矩阵，反应矩阵的列数为步数，行数为1；结合反应矩阵和分层矩阵生成目标属性的得分矩阵；计算目标属性的得分率以生成各个理想掌握模式的能力向量。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，采集被试的答题信息，并根据答题信息确定被试的能力向量的步骤，包括：获取被试对试题分解的步数，行数为1；分别标记各步的答题情况，以得到被试的反应矩阵，被试的反应矩阵的列数为步数；结合被试的反应矩阵和被试的分层矩阵生成目标属性的得分矩阵；计算目标属性的得分率以生成被试的能力向量。