[发明专利]出题方法以及装置、服务器

说明书

本申请公开了一种出题方法以及装置、服务器。该方法包括根据试题知识点和已做过的试题，在用户历史做题练习的统计数据中划分得到不同类试题；根据不同类试题划分结果抽取第一类试题，并判断对所述第一类试题的作答结果；如果作答结果正确，则通过预测分值判断所述试题知识点的掌握程度；如果作答结果不正确，则继续抽取与答错试题的相关度最低的第二类试题。本申请解决了出题方法效果不佳技术问题。通过本申请提高试题做题效率，在保证正确率的前提下，减少试题练习时间。同时结合了大数据统计分析，能精确的预测知识点的掌握程度。此外，本申请适用于驾考科目一的出题应用中。

技术领域

本申请涉及大数据领域，具体而言，涉及一种出题方法以及装置、服务器。

背景技术

练习出题时通常是根据知识点按照试题顺序出题，对于学员非常熟悉的试题也会反复的出题练习，会浪费大量时间。

发明人发现，如果按顺序把所有题目都做一遍，对用户来说花费时间长，同时也无法预测用户对知识点的掌握程度。进一步，无法优化出题过程从而减少做题练习的时间。

针对相关技术中出题方法效果不佳的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种出题方法以及装置、服务器，以解决问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种出题方法用于驾考科目的出题。

根据本申请的出题方法包括：根据试题知识点和已做过的试题，在用户历史做题练习的统计数据中划分得到不同类试题；根据不同类试题划分结果抽取第一类试题，并判断对所述第一类试题的作答结果；如果作答结果正确，则通过预测分值判断所述试题知识点的掌握程度；如果作答结果不正确，则继续抽取与答错试题的相关度最低的第二类试题。

进一步地，如果作答结果正确，则通过预测分值判断所述试题知识点的掌握程度之后，还包括：

如果预测分值不小于阈值，则判断已掌握所述试题知识点；

如果预测分值大于阈值，则判断还未掌握所述试题知识点。

进一步地，如果作答结果不正确，则继续抽取与答错试题的相关度最低的第二类试题包括：

如果作答结果不正确，则继续抽取与答错试题的相关度最低的第二类试题，

其中所述试题中的试题Q1与试题Q2的相关度＝同时答对试题Q1、试题Q2人数/(答对试题Q1人数*答对试题Q2人数)；

根据所述试题Q1与试题Q2的相关度和所述历史数据，确定与答错试题相关度最低的试题。

进一步地，如果作答结果正确，则通过预测分值判断所述试题知识点的掌握程度包括：

预测分值＝(答对试题与该知识点未完成的每个试题相关度之和/该知识点未完成试题数量)*100。

进一步地，根据试题知识点和已做过的试题，在用户历史做题练习的统计数据中划分得到不同类试题包括：

根据试题知识点和已做过的试题得到不同分类的试题，

其中所述第一类试题是指答题正确率越高的越容易被选中的类型；

所述第二类试题是指答题错误率越高的越容易被选中的类型。

进一步地，如果作答结果不正确，则继续抽取与答错试题的相关度最低的第二类试题之后还包括：

如果作答结果不正确，则继续抽取与答错试题的相关度最低的第三类试题，

其中所述试题中的试题Q1与试题Q2的相关度＝同时答对试题Q1、试题Q2人数/(答对试题Q1人数*答对试题Q2人数)；