[发明专利]试题扩充方法及相关装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号: | 202111257803.1 | 申请日: | 2021-10-27 |
| 公开(公告)号: | CN114037571A | 公开(公告)日: | 2022-02-11 |
| 发明(设计)人: | 于俊;程礼磊;李雅洁;程知远;郑英帅;谭昶;丁德成;陈涛 | 申请(专利权)人: | 南京谦萃智能科技服务有限公司;科大讯飞股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q50/20 | 分类号: | G06Q50/20;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 | 代理人: | 何倚雯 |
| 地址: | 210000 江苏省南京市建邺区江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 试题 扩充 方法 相关 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种试题扩充方法,其特征在于,包括:
获取试题库及其试题属性信息;其中,所述试题库包括若干参考试题,且所述试题属性信息包括所述参考试题所属的题型和考察的知识点;
分别获取所述参考试题的试题特征表示和质量评估结果;
选择所述题型作为目标题型,选择所述知识点作为目标知识点,并将属于所述目标题型并考察所述目标知识点的参考试题,作为目标试题;
基于所述目标试题的试题特征表示、质量评估结果和试题属性信息,生成属于所述目标题型并考察所述目标知识点的扩充试题。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标试题的试题特征表示、质量评估结果和试题属性信息,生成属于所述目标题型并考察所述目标知识点的扩充试题,包括:
基于所述目标试题的试题特征表示和质量评估结果,提取所述目标试题的语法特征表示;
基于所述语法特征表示和所述试题属性信息,生成第一扩充试题。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述目标试题与其试题种类对应的试题结构信息;其中,所述试题种类用于表示所述目标试题为主观题或客观题;
基于所述试题结构信息,提取所述目标试题的结构特征表示;
基于所述目标试题的结构特征表示和质量评估结果,对所述目标试题进行主客观题转换,得到属于所述目标题型并考察所述目标知识点的第二扩充试题。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述主观题对应的试题结构信息包括:题面、答案、知识点;
和/或,所述客观题对应的试题结构信息包括:题面、答案、知识点、选项。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述质量评估结果包括试题难度,所述试题难度的获取步骤包括:
基于若干受测对象分别解答所述参考试题的答题结果,获取所述参考试题的第一难度;以及,
基于所述参考试题的若干结构文本,获取所述参考试题的第二难度;其中,所述若干结构文本包括:阅读文本、题干文本、选项文本;
结合所述第一难度和第二难度,得到所述试题难度。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于若干受测对象分别解答所述参考试题的答题结果,获取所述参考试题的第一难度,包括:
基于所述答题结果,获取所述参考试题的热度值和得分率,以及所述参考试题所属知识点的难度值;
基于所述热度值、所述得分率和所述难度值,获取所述第一难度。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述结合所述第一难度和第二难度,得到所述试题难度,包括:
将所述第一难度和所述第二难度输入预测网络,预测得到所述试题难度。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述质量评估结果还包括:试题区分度、试题相似度中至少一者;
其中,所述试题区分度用于表示所述参考试题区分不同水平的所述受测对象的难易程度,所述试题相似度表示所述参考试题与同类试题之间的相似程度,且所述同类试题与所述参考试题属于相同所述知识点。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,方法还包括:
获取所述扩充试题的试题特征表示和质量评估结果,并获取所述扩充试题的知识点覆盖度和试题完备度;
基于所述扩充试题的试题特征表示、质量评估结果、知识点覆盖度和试题完备度,分析所述扩充试题的最终质量分值;
基于所述最终质量分值是否满足预设条件,采用不同策略优化所述扩充试题。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述基于所述最终质量分值是否满足预设条件,采用不同策略优化所述扩充试题,包括:
响应于所述最终质量分值满足所述预设条件,将所述扩充试题作为所述参考试题纳入所述试题库,并重新执行所述分别获取所述参考试题的试题特征表示和质量评估结果的步骤以及后续步骤。
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