[发明专利]基于模糊综合评价模型的考试数据分析方法在审
| 申请号： | 201610117478.1 | 申请日： | 2016-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN105590283A | 公开（公告）日： | 2016-05-18 |
| 发明（设计）人： | 江龙;李泽河;曹俊豪;张德刚;王达达 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司教育培训评价中心 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20;G06F19/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650011 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊综合评价模型的考试数据分析方法，它包括以下步骤：1)建立考试数据的评价指标体系，针对考试数据的评价指标体系的对象包括：试题分析、考试分析和学员分析；2)确定评价因素集和评语集；3)采用层次分析法确定各评价因素的权重；4)确定各评价因素的隶属度，构建模糊评价矩阵；5)采用模糊矩阵复合运算，得到模糊综合评价结果。本发明不需要将专家聚集在一起进行考试数据的分析，因此减少了主观性的影响，并且大大缩短了整个考试数据的评价工作时间，提高了工作效率，缩短了项目的管理周期，并使得评分结果客观性更强。因此，本发明可以广泛用于考试数据分析领域。因此，本发明可以广泛用于考试数据分析领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 综合 评价 模型 考试 数据 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于模糊综合评价模型的考试数据分析方法，它包括以下步骤：1)建立考试数据的评价指标体系，针对考试数据的评价指标体系的对象包括：试题分析、考试分析和学员分析；其中，试题分析的评价因素包括试卷分析，试题使用分析和试题未使用分析；考试分析的评价因素包括平均分、最高分、最低分分析，标准差分析，分数段人数分析，正态分布分析，试卷难度和区分度分析；学员分析的评价因素包括学员知识掌握分析和学员测评变化分析；2)确定评价因素集和评语集；3)采用层次分析法确定各评价因素的权重；4)确定各评价因素的隶属度，构建模糊评价矩阵；5)采用模糊矩阵复合运算，得到模糊综合评价结果。
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