[发明专利]一种提升学生解题能力的方法及装置

说明书

本发明提供了一种提升学生解题能力的方法及装置，所述方法包括，基于学生的历史错题，获取数个易错类别，每个所述易错类别均包括聚类中心；选取其中一个易错类别作为推荐类别；基于所述推荐类别的聚类中心，从题库中获取与该聚类中心最相似的题目，作为推荐题目；判断学生对所述推荐题目的答题结果，若答题结果为错误，则将所述推荐题目加入到该学生的历史错题，并继续推题；若答题结果为正确，则更换所述聚类中心，然后再推题。本发明基于学生的历史错题，针对性的自动推题、自动批改、自动错因分析，能够帮助学生快速提升解题能力。

技术领域

本发明涉及提升学习能力的方法，尤其涉及一种提升学生解题能力的方法及装置。

背景技术

得益于科技的发展，学生学习方法也得到了极大的改进，但是，现有的学习方法尽管实现了电子化、网络化等，但学习系统无法针对每个学生的薄弱点做训练，学生难以真正享受到科技带来的学习能力的提升。

发明内容

为了解决上述技术问题的至少一个，本发明提供了一种提升学生解题能力的方法及装置。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种提升学生解题能力的方法，包括：

S1，获取学生的历史错题；

S2，基于所述历史错题，获取数个易错类别，每个所述易错类别均包括聚类中心；

S3，选取其中一个易错类别作为推荐类别；

S4，基于所述推荐类别的聚类中心，从题库中获取与该聚类中心最相似的题目，作为推荐题目；

S5，判断学生对所述推荐题目的答题结果，若答题结果为错误，则将所述推荐题目加入到该学生的历史错题，并返回S4步骤，继续执行；

若答题结果为正确，则返回S3步骤，继续执行。

进一步地，所述基于所述推荐类别的聚类中心，从题库中获取与该聚类中心最相似的题目，作为推荐题目，包括：

将所述题库中的题目，依据所述易错类别进行分类，获得与所述易错类别相对应的数个题库类别；

基于所述推荐类别，选择相对应的题库类别；

将所述推荐类别的聚类中心，与选择的所述题库类别中的每道题目分别拼接，获得每道题目对应的拼接文本；

分别将每个所述拼接文本输入BERT（Bidirectional Encoder Representationsfrom Transformers）模型，获取每道题目的相似程度；将相似程度最高的题目作为推荐题目。

进一步地，所述基于所述历史错题，获取数个易错类别的聚类中心，包括：

基于K-means聚类算法，将所述历史错题分为数个易错类别。

进一步地，所述选取其中一个易错类别作为推荐类别，包括：

获取每个所述易错类别的易错概率；基于所述易错概率，选取其中一个易错类别作为推荐类别；

其中，所述易错概率由以下等式获得：

易错概率=易错类别中的错题数量/总错题数量。

进一步地，所述判断学生对所述推荐题目的答题结果，包括：

基于对推荐题目的题干和选项的推理，获取所述推荐题目的标准答案；

对比所述标准答案与学生的做答是否相同，若相同，则答题结果为正确，若不同，则答题结果为错误；

其中，所述获取所述推荐题目的标准答案，包括：

将所述推荐题目的每个选项的内容填入所述推荐题目的题干中，获取每个选项对应的选项句子；

将所述每个选项句子，分别输入BART（Bidirectional and Auto-RegressiveTransformers）模型，计算每个选项句子的表征可接受程度的概率值；

选取概率值最大的所述选项句子所对应的选项为所述推荐题目的标准答案。