【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及教育信息，具体涉及一种复习试题知识点生成方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的不断进步，教育信息化已经在全球范围内得到了广泛应用，并逐渐成为现代教育体系中不可或缺的一部分。目前，众多学校和教育机构纷纷采用了先进的智能教育系统和数字化教学工具，目的在于提高教学的品质和效率。这些工具包括在线学习平台、自适应学习软件、虚拟课堂以及多样化的电子教材，它们使得教育方式更为灵活，并能够根据学生的个性化需求进行调整。同时，数据驱动的教育分析系统的引入，通过大数据分析帮助教育工作者更深入地理解学生的学习模式和需求，从而为他们设计出更加个性化的学习方案和资源分配。
2、尽管教育信息化带来了显著的改善和进步，但在实践中仍面临着一系列的挑战和问题。特别是在实现个性化学习和智能教育系统方面，需要基于学生对知识点的掌握程度和课程内容的相关性，为每位学生定制合适的复习材料。然而，教学和考试内容随时间变化而变化，这就要求系统能够实时更新复习试题的难度和内容，以适应学生当前的学习进度，这对生成方式的反应速度和准确性提出了更高的要求。并且，在此过程中通过分析学生历史答题数据提供定制的复习材料时，往往难以全面而平衡地考虑到每个知识点的重要性与学生的掌握情况。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种复习试题知识点生成方法，包括步骤：
2、根据历史答题数据获取用户对各知识点组合的掌握程度指标，获取各知识点组合的重要程度指标；
3、根据各知识点组合的掌握程度指标和
4、根据试题权重配置复习试题集合；
5、所述根据历史答题数据获取用户对各知识点组合的掌握程度指标，包括步骤：
6、获取用户的历史答题数据；
7、构建历史答题数据中每道试题与知识点组合的映射关系；
8、根据试题与知识点组合的映射关系将答题过程数据中的试题划分为若干历史试题组；
9、根据每个历史试题组的历史答题数据计算各知识点组合的掌握程度指标。
10、优选地，所述掌握程度指标表示为：
11、
12、其中，s表示用户对一知识点组合的掌握程度指标；m为所述知识点组合对应的历史试题组的试题总数；k表示所述知识点组合对应的历史试题组中试题编号，表示第k试题的答题得分率，表示第k试题的答题用时，表示第k试题的难度系数；、和分别为答题得分率、答题用时和难度系数的权重系数；为第k试题的答题数据时间戳，为时间衰减因子。
13、优选地，所述时间衰减因子表示为：
14、
15、其中，为当前时间戳；和分别为第一衰减控制参数和第二衰减控制参数。
16、优选地，所述获取各知识点组合的重要程度指标，包括步骤：
17、采样试题数据库获取第二试题数据集；所述第二试题数据集包括若干试题数据，所述试题数据包括知识点组合和试题分值；
18、根据试题与知识点组合的映射关系，获取每个知识点组合在第二试题数据集中的累积次数和累积分值；
19、根据频率和累计分值获取每个知识点组合的重要程度指标。
20、优选地，所述试题权重表示为：
21、
22、其中，s表示知识点组合的掌握程度指标，表示知识点组合的重要程度指标；表示掌握程度指标的权重，表示重要程度指标的权重；表示试题的难度系数。
23、优选地，所述复习试题集合包括第一复习试题集合和第二复习试题集合；所述第一复习试题集合为基于预设知识点分布设置的每个大类知识点中试题权重最高的若干试题组成的集合；所述第二复习试题集合为试题权重最高的若干试题组成的集合。
24、优选地，所述试题数据库根据知识点组合构建试题数据与知识点表的映射关系表；所述知识点表通过知识点层级结构存储知识点；所述知识点层级之间通过父级id属性连接。
25、优选地，所述根据试题权重和第一试题数据集配置第一复习试题集合，包括步骤：
26、将第一试题数据集中的试题根据试题权重降序排列得到试题序列；
27、根据预设知识点分布计算各知识点层级的知识点对应的知识点数量阈值；
28、根据知识点数量阈值将试题序列中的试题数据加入第一复习试题集合。
29、优选地，所述根据知识点数量阈值将试题序列中的试题数据加入第一复习试题集合，包括步骤：
30、遍历试题序列中的每一道试题；
31、若试题涉及的所有知识点中存在知识点计数器值未达到对应知识点数量阈值，则将试题加入第一复习试题集合并从试题序列中移除，更新所有知识点计数器；
32、若知识点计数器值均已达到对应知识点数量阈值，但第一复习试题集合中的试题数量未达到预设试题总量，则根据试题序列的顺序将试题加入第一复习试题集合。
33、本专利技术还提供一种复习试题知识点生成系统，包括：
34、映射关系构建模块，用于构建历史答题数据中每道试题与知识点组合的映射关系；
35、试题组划分模块，根据试题与知识点组合的映射关系将答题过程数据中的试题划分为若干历史试题组；
36、知识点评估模块，根据每个历史试题组的历史答题数据计算各知识点组合的掌握程度指标，以及获取各知识点组合的重要程度指标；
37、试题权重计算模块，用于根据各知识点组合的掌握程度指标和重要程度指标计算第一试题数据集中各试题的试题权重；
38、复习试题配置模块，用于根据试题权重配置复习试题集合。
39、本申请的有益效果在于：
40、本申请通过分析用户历史答题数据，能够准确识别出用户在各个知识点组合的掌握程度；结合知识点的重要程度指标，实现优先推荐重要且用户掌握相对薄弱的知识点对应的试题，从而为用户定制专属的复习试题集合，使学习计划更加符合用户的实际需要，提升学习的针对性和有效性。此外，随着每次学习和测试的进行，用户的知识点掌握程度会发生变化，本方案能够根据最新的学习数据动态调整复习内容，确保复习计划始终与用户当前的知识状态相匹配，保持学习内容的及时更新和适应性。
41、本申请实施例通过知识点覆盖和题型均衡的第一复习试题集合以及重点突出的第二复习试题集合，形成一个相辅相成的复习体系，全面提升学习效果；同时，试题权重能够根据用户近期的答题数据动态调整，基于实时反馈调整学生的复习计划，提供更贴合实际需要的题目集合，促进学习效率的最大化。其中，第一复习试题集合的获取基于试题权重和知识点分布，动态调整试题选择和配置，从而保证用户在复习知识点分布与真实考试知识点分布一致的情况下进行有针对性的合理全面复习。
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1.一种复习试题知识点生成方法，其特征在于：包括步骤：
2.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述掌握程度指标表示为：
3.根据权利要求2所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述时间衰减因子表示为：
4.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述获取各知识点组合的重要程度指标，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述试题权重表示为：
6.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述复习试题集合包括第一复习试题集合和第二复习试题集合；所述第一复习试题集合为基于预设知识点分布设置的每个大类知识点中试题权重最高的若干试题组成的集合；所述第二复习试题集合为试题权重最高的若干试题组成的集合。
7.根据权利要求4所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述试题数据库根据知识点组合构建试题数据与知识点表的映射关系表；所述知识点表通过知识点层级结构存储知识点；所述知识点层级之间通过父级ID属性连接。
8.根据权利要
9.根据权利要求8所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述根据知识点数量阈值将试题序列中的试题数据加入第一复习试题集合，包括步骤：
10.一种复习试题知识点生成系统，其特征在于：应用于如权利要求1至9任一项所述的复习试题知识点生成方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种复习试题知识点生成方法，其特征在于：包括步骤：
2.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述掌握程度指标表示为：
3.根据权利要求2所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述时间衰减因子表示为：
4.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述获取各知识点组合的重要程度指标，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述试题权重表示为：
6.根据权利要求1所述的复习试题知识点生成方法，其特征在于：所述复习试题集合包括第一复习试题集合和第二复习试题集合；所述第一复习试题集合为基于预设知识点分布设置的每个大类知识点中试题权重最高的若干试题组成的集合；...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎国权，朱晖，
申请(专利权)人：广州市小马知学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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