【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化教学，具体为一种课后托管作业智能分配系统及方法。
技术介绍
1、随着教育信息化的深入发展，课后托管作业智能分配技术正逐渐成为研究热点，该技术旨在通过数据分析、机器学习等先进技术手段，实现作业的自动化、智能化分配，提高托管服务的效率和质量，具体而言，课后托管作业智能分配技术将结合学生的学习数据、能力水平、兴趣偏好等多维度信息，通过算法模型进行智能匹配和推荐，为学生提供更加符合其个性化需求的作业任务。
2、在申请公布号为cn111091483a的中国专利技术申请中，公开了一种个性化学生作业分配系统及其作业分配方法，属于智能化教学
，包括囊括学生阶段学习内容知识点的数据库模块、考察阶段学习内容知识点的测试试题库模块、测试试题发送和反馈模块、测试试题的评价模块、个性化作业生成模块以及个性化作业发送模块，各模块之间的映射关系为：考察阶段学习内容知识点的测试试题库模块中的测试试题基于囊括学生阶段学习内容知识点的数据库模块中的阶段学习内容知识点，测试试题发送和反馈模块将考察阶段学习内容知识点的测试试题库模块中的测试试题发送至学生测试后，学生再反馈至测试试题的评价模块，个性化作业发送模块将个性化作业人工或电子发送至映射关系相对应的学生。
3、结合以上申请，现有技术仍存在以下不足：
4、在现有的课后托管作业智能分配系统中，尽管已经实现了对学生作业的个性化分配，但仍存在未能有效把控学生做题时间的问题，这可能导致部分学生因作业量过大或难度过高而耗费过多时间，影响他们的休息和其他学习活动；反
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种课后托管作业智能分配系统及方法，将每个知识点按照分类体系和概念模型进行归类和标记，将标注后的结果转化为知识点图谱，将学生的成绩和错题情况映射到知识图谱中对应的知识点上，获得学生在各个知识点上的掌握程度评分，利用自然语言处理技术和模式识别算法，将题目按学科和题型进行分类，并评估单题的难度，统计每个学生各类题目的平均解题速度，根据每个学生的知识点掌握程度评分匹配对应难度的题目，通过学生在各类题型上的平均解题速度，设置约束条件控制作业总题量，根据匹配的题目和总题量，生成个性化作业清单，解决了
技术介绍
中提到的问题。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种课后托管作业智能分配方法，包括以下步骤：
5、根据课程标准和教材内容，初步制定每门学科的知识分类体系，构建每门学科的概念模型，将每个知识点按照分类体系和概念模型进行归类和标记，利用自动抽取程序，将标注后的结果转化为知识点图谱；
6、将学生的成绩和错题情况映射到知识图谱中对应的知识点上，形成学生的个性化学习档案，采用机器学习算法进行知识掌握程度的评估，获得学生在各个知识点上的掌握程度评分；
7、利用自然语言处理技术和模式识别算法，将题目按学科和题型进行分类，并评估单题的难度，将分类并评估难度后的题目存储于结构化的题库中，统计每个学生各类题目的平均解题速度；
8、根据每个学生的知识点掌握程度评分匹配对应难度的题目，通过学生在各类题型上的平均解题速度，设置约束条件控制作业总题量，根据匹配的题目和总题量，生成个性化作业清单。
9、进一步的，根据课程标准和教材内容，初步制定每门学科的知识分类体系，构建每门学科的概念模型，对教材及教辅中的文字内容进行标注，将每个知识点按照分类体系和概念模型进行归类和标记，利用自动抽取程序，将标注后的结果转化为知识点图谱。
10、进一步的，将学生的历史成绩数据进行整理，每项成绩对应到各知识点上，对学生的错题进行归类整理，统计学生在各知识点上的错题数量和类型，将学生的成绩和错题情况映射到知识图谱中对应的知识点上，形成学生的个性化学习档案。
11、进一步的，采用机器学习算法进行知识掌握程度的评估，利用已有的学生成绩和错题数据以及掌握度评分作为训练集进行训练，对于待评估的学生，将个性化学习档案中的数据输入到训练好的模型中，获得在各个知识点上的掌握程度评分，将掌握度评分归一化至[0,1]。
12、进一步的，通过学生历史成绩数据，评估单题的难度，计算单题的难度系数，计算公式如下：
13、
14、其中，dc表示单题的难度系数，表示第i个学生的单题得分，o表示单题满分。
15、进一步的，设置难度阈值，将题目划分至不同的难度等级，将分类并评估难度后的题目存储于结构化的题库中，每道题目均附有明确的题型和难度等级；
16、获取学生在完成各类题目时的起始时间和结束时间，对于每位学生，计算完成每道题目的耗时，并统计各类题目的平均解题时间，将平均解题时间作为平均解题速度。
17、进一步的，对于学生在知识点图谱中已学过的知识点，根据学生在各个知识点上的掌握程度评分匹配对应难度的题目，题目难度系数为掌握程度评分的正负0.5区间内；
18、对于学生刚学习的知识点，匹配难度系数小于0.4的题目作为课后托管作业。
19、进一步的，设置学生完成作业的总时长，通过学生在各类题型上的平均解题速度，设置约束条件控制作业总题量，约束条件：
20、
21、其中，表示作业总题量，表示第k种题型题目的比例，表示第k种题型题目的数量，，k为正整数，表示总时长，表示当前学生第k种题型第d种难度等级的平均解题速度，表示第k种题型第d种难度等级题目的数量，，d为正整数。
22、进一步的，根据匹配的题目和总体量，生成个性化作业清单，推送给对应的学生，完成作业批改后，根据批改结果更新学生的个性化学习档案。
23、一种课后托管作业智能分配系统，包括：知识图谱模块、学生学习分析模块、题库管理与评估模块以及作业生成与分配模块；其中，
24、知识图谱模块，根据课程标准和教材内容，初步制定每门学科的知识分类体系，构建每门学科的概念模型，将每个知识点按照分类体系和概念模型进行归类和标记，利用自动抽取程序，将标注后的结果转化为知识点图谱；
25、学生学习分析模块，将学生的成绩和错题情况映射到知识图谱中对应的知识点上，形成学生的个性化学习档案，采用机器学习算法进行知识掌握程度的评估，获得学生在各个知识点上的掌握程度评分；
26、题库管理与评估模块，利用自然语言处理技术和模式识别算法，将题目按学科和题型进行分类，并评估单题的难度，将分类并评估难度后的题目存储于结构化的题库中，统计每个学生各类题目的平均解题速度；
27、作业生成与分配模块，根据每个学生的知识点掌握程度评分匹配对应难度的题目，通过学生在各类题型上的平均解题速度，设置约束条件控制作业总题量，根据匹配的题目和总题量，生成个性化作业清单。
28、（三）有益效果本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
10.一种课后托管作业智能分配系统，用于实现权利要求1至9中任一项所述方法，其特征在于：包括：
【技术特征摘要】
1.一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种课后托管作业智能分配方法，其特征在于：
6.根据权...
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