[发明专利]基于错因分析的人机交互系统

说明书

本发明公开了基于错因分析的人机交互系统，所述系统包括做题模块、错题本模块、监课模块、大数据中心和错因分析引擎；做题模块，用于采集学生针对错题的一级错因数据，并将采集到的一级错因数据存储至大数据中心；错题本模块，用于采集学生针对错题的二级错因数据，并将采集到的二级错因数据存储至大数据中心；错因分析引擎，用于依据错题的一级错因数据和二级错因数据生成该错题的预测错因数据；监课模块，用于调取该知识点下错题的预测错因数据，并生成该知识点下错题的三级错因数据。本发明其在学生进行学习过程中，能够采集学生的真实错因。

技术领域

本发明属于计算机软件技术领域，尤其涉及一种基于错因分析的人机交互系统。

背景技术

目前中国的小学、初中、高中生数量逐年递增，而优质的教育资源却十分稀缺并且过于集中，对于国家全面提高人民素质的大方向存在一定的矛盾。各地区的公立学校一个班级的人数普遍已经达到将近50人左右，部分人口大省更是能够达到一个班级70、80人，受限于教育资源和师资力量的限制，在这样的情况下教师在日常的教学中无法顾及到孩子的不同情况，只能按部就班的根据进度进行统一教学，学习好的学生无法获得更进一步的提升，而成绩不好的学生则会因为跟不上进度和其它同学差距越拉越大。

随着科技的进步和政府的大力支持下，人工智能技术越来越成熟和普及化，已经在各个方面都介入到了人们的生活中，其中就包括教育领域。越来越多的教育机构开始在教学过程中添加人工智能，“智适应教育”这个概念也应运而生。在初期探索阶段，各种“智适应教育”教学方式层出不穷，从教学人数上来讲，小班制教学出现了双师课堂、人主机辅等模式，而一对一教学由于各种条件和硬件的限制，基本还是处于教师真人讲课阶段，所以，“教师”的质量仍然是衡量教学质量的重要标准。

为此，为了保证教学质量，首先就要确定教师的质量是否满足要求。针对不同的学生制定最合适的个性化学习路径是提升教学质量的必要条件，需要教师有大量的教学经验作为基础，而教学经验是一个缓慢的积累过程，而有经验的教师、名师数量对于庞大的市场需求来说又实在太少，一直处于供不应求的状态。

由此可见，现在的教育环境中教学质量仍然受限于教师的数量和质量条件。为了解决这个问题，目前市场上一部分的K12(Kindergarten Through Twelfth Grade，学前教育至高中教育的缩写)在线教育公司，试图通过具有智能算法的AI教师来代替“人类教师”，但是目前的算法离真正个性化的教育还是存在着一定的距离，因为K12教育的对象是充满个性化以及不确定的因素的孩子们。目前的算法公式，可以解决部分学生的问题，但是不能100％地解决所有学生的问题。因为算法中用到的关键参数中会包含答题结果的参数，而使用计算机作为教学工具的话，经常会出现，学生答题时键盘上多敲了符号、空格、甚至是相同意思的不同语句，但是计算机系统无法识别出学生个性化的答案，仅通过与正确答案作对比，不完全一致就可能会被判断为答题结果错误，从而对后续的推题逻辑也会产生偏移影响，使得测试、学习的结果不够精准，浪费学生的宝贵时间，没有真正做到“哪里不会，学哪里”。

在人主机辅的模式下，“人类教师”主要作用是监督学生的学习进度，而对于教学质量主要依赖“AI教师”的智能算法。但是同一门学科的同一道题目，1000位做错的学生中隐藏着成百上千的不同错因(错误原因)，而用到的算法从底层上来说是相似的，这就导致系统做出了一定比率的错误判断：系统判断学生答错的知识点是没有掌握的知识点，但实际上学生可能是因为粗心、键盘操作有误而答错了，如果系统持续在这个知识点上考察学生，这个时候对于学生来说其实是无效的，至少是低效的。这样一来，就势必会伤害到一部分被错判的学生的学习体验和学习效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供基于错因分析的人机交互系统，其在学生进行学习过程中，能够采集学生的真实错因。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：基于错因分析的人机交互系统，包括做题模块、错题本模块、监课模块、大数据中心和错因分析引擎；