[发明专利]一种学习策略生成方法、系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于知识点成绩分析的学习策略生成方法，其特征在于，包括：

获取试卷的试题数据和考生答题数据；

从所述试卷的试题数据中，将每一个试题和每一个所述试题考查的知识点进行关联，得到关联结果；

从所述考生答题数据中，对考生的每一个试题的得分情况进行分析，得到分析结果；

根据所述关联结果和所述分析结果，获取特征数据集，所述特征数据集中包括知识点的重要程度I、知识点在试卷中的分值S、知识点对应的试题难度D和知识点的出题概率P；

若记考试次数为N，其中N＝1，则对于知识点的出题概率P，N每增加一次，出题概率P都需进行重新计算；根据得到的四个特征数据，得到特征数据集(I，S，D，P)，以获取的四个特征数据为依据，对知识点进行分类；

根据所述关联结果和所述分析结果，获取知识点属性表格，所述知识点属性表格包括各个知识点对应的重要程度、分值大小、难易程度和出题概率；

根据所述特征数据集和所述知识点属性表格，生成学习策略；

所述方法还包括：

根据所述特征数据集计算知识点学习性价比；

所述根据所述特征数据集计算知识点学习性价比是通过以下公式执行：

式中，G(i)表示知识点i的学习性价比，I_i表示知识点i的重要程度系数，S_i知识点i的分值，D_i表示知识点i对应的试题难度系数，P_i知识点i的出题概率，F表示G(i)的运算规则，是一个四元函数，其自变量分别是I_i、S_i、D_i和P_i；

其中，当同一知识点对应多个试题，

通过线性相加获取所述知识点在试卷中的分值；

通过加权平均法获取所述知识点对应的试题难度；所述通过加权平均法获取所述知识点对应的试题难度具体为：

通过公式D＝D₁*ω₁+...+D_n*ω_n计算得到所述知识点对应的试题难度，式中，D表示知识点对应的试题难度，D₁表示知识点1的难度系数，ω₁表示试题1的分值在知识点1对应的所有试题总分的占比，D_n表示知识点n的难度系数，ω_n表示试题n的分值在知识点n对应的所有试题总分的占比；

所述方法还包括：

将所述特征数据集的各个数值进行离散化为统一等级分类；

根据所述特征数据集和等级属性，将各个知识点进行类别划分；

所述方法还包括：

对所述知识点的重要程度的取值范围、知识点在试卷中的分值的取值范围、知识点对应的试题难度的取值范围和知识点的出题概率的取值范围进行数据规范化处理；

为减少随机性对知识点分析的影响，进行以下操作：

(1)通过分类算法和知识点学习性价比计算规则，得到各知识点的类别和知识点学习性价比；

(2)对每一次考试数据得到的数据集(I，S，D)，作为验证集；

(3)将新得到的数据集(I，S，D)与数据集(I₀，S₀，D₀)进行对比，排除一些异常数据；

(4)将新得到的数据集(I，S，D)作为训练集重复步骤(1)；

其中，步骤(2)-(4)通过对多次考试学生的成绩数据进行整理，保证数据量的规模，减少随机性对知识点分析的影响。