[发明专利]一种基于网络和数据分析的在线学习系统及测试题推荐方法

说明书

一种基于网络和数据分析的在线学习系统，包括有登录模块、任务模块、个人中心模块和习题测试模块；一种测试题推荐方法，1)收集测试题并编号；2)根据年级随机给出第一批测试题，统计正确试题和错误试题；3)根据第一批测试题信息筛选参考集合；4)结合参考集合和教学目标，采用神经网络算法给出下一批测试题。本发明通过参考集合和参考集合中对应的下一批次题目的正确率作为输入和优化目标，结合神经网络算法可以有效的预测达到教学目标的下一批次题目，准确率高。

技术领域

本发明涉及教育技术领域，特别是一种基于网络和数据分析的在线学习系统及测试题推荐方法。

背景技术

对于学生教育，做测试题是必不可少也是提升学习成绩最快最有效的方式。而传统的做题方式是根据学生的年级，随机的购买试卷或者预估自己的学习水平购买试卷，其不足在于，购买的试卷可能过于简单或困难达不到提升水平的作用。

随着互联网和大数据技术的发展，在线做题不但可以便于学生获得更多的测试题，还可以对大量学生完成的试题以及成绩进行统计分析，目前的统计分析系统仅针对学生现有水平的评估，并没有一种算法可以结合大量学生做题的数据，对每个学生提供最优化的做题规划，优化学生通过做题提升自身水平的速度。

发明内容

本发明的一个目的就是提供一种基于网络和数据分析的在线学习系统。

本发明的该目的是通过这样的技术方案实现的，包括有登录模块、任务模块和个人中心模块，所述系统还包括有习题测试模块，测试者通过登录模块输入账号密码登录，测试者通过个人中心模块输入测试者的个人信息，个人信息包括有测试者的年级信息，测试者通过任务模块完成当前年级的学习任务，测试者通过习题测试模块完成当前年级的推荐测试题；

所述习题测试模块包括有习题库、出题单元、测试单元和分析单元；

习题库，收集测试题以及测试题对应的正确答案和知识点教学视频，为测试题标注编号；

出题单元，根据分析单元筛选出的推荐测试题，在习题库中筛选推荐测试题；

测试单元，测试者完成出题单元筛选出的推荐测试题并将结果发送至分析单元；

分析单元，分析测试者的上一批题目信息，结合历史测试者的测试结果，采用神经网络算法给出测试者下一批推荐测试题。

本发明的另一目的就是提供一种测试题推荐方法。

本发明的该目的是通过这样的技术方案实现的，具体步骤如下：

1)收集测试题以及测试题对应的正确答案和知识点教学视频，对每道测试题进行编号，其编号格式为A_i＝{W_i,X_i,Y_i,Z_i}，(i＝1,2,...,n)；其中，A_i代表第i道测试题，W_i代表第i道测试题的年级编号信息，X_i代表第i道测试题的知识点编号信息，Y_i代表第i道测试题的难度编号信息，难度越高难度编号信息越大，Z_i,代表第i道测试题的识别编号信息；

2)根据测试学生预选的年级信息，随机给出该年级的第一批若干测试题E₁＝{A₁,A₂...A_i}，(i＝1,2,...,n)，统计第一批测试题的正确试题编号R_A_i＝{W_i,X_i,Y_i,Z_i}和错误试题编号W_A_i＝{W_i,X_i,Y_i,Z_i}，根据错误试题编号给出对应的正确答案，根据错误试题的知识点编号X_i给出该知识点的教学视频；