CN110533974B - 一种智能组卷方法、系统和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种智能组卷方法，该方法包括：根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的第一权重，基于所述试题的第一权重获取试题生成试题库；所述试题的属性信息包括：出题频率、错题次数和错题数量；确定目标教材信息和目标试题信息；基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷。本发明实施例同时还公开了一种智能组卷系统和计算机可读存储介质。

Description

一种智能组卷方法、系统和计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及软件工程领域的试题组卷技术，尤其涉及一种智能组卷方法、系统和计算机可读存储介质。

背景技术

近年来随着软件工程技术和网络技术的发展，各种在线考试系统零星的显现出来，解决了部分传统考试的弊端，在考试改革方面做出了探索性尝试并起到了积极作用，但目前还未能广泛应用于各类课程考试中去，究其原因主要集中在现有考试系统试题库标准化不高、组卷算法不科学，题库系统是智能组卷的核心，而智能组卷是题库系统设计的重点。

目前，智能组卷的主要难题是如何保证生成的试卷能够最大程度的满足用户的不同需要，并具有随机性、科学性、合理性，尤其是在网络交互环境下，用户对组卷速度的要求较高，而在理论上能搜索到全局最优的算法可能会以牺牲时间为代价，往往不能达到预期效果。现在的组卷系统大多还停留在组卷者自己去海量的题库里面寻找自己需要的试题，这是非常耗费时间和精力的；还有部分组卷系统虽然能够实现自动选题和组卷，但没有充分考虑教师与学生教学活动中的实际范围、进度、考察需求等因素，导致试卷不够科学、合理。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种智能组卷方法、系统和计算机可读存储介质，可以在根据试题库组卷时基于试题的权重精准、高效的找到最符合的试题，提高了组卷的效率和组卷试题的精准性。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明实施例提供一种智能组卷方法，包括：

根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的第一权重，基于所述试题的第一权重获取试题生成试题库；所述试题的属性信息包括：出题频率、错题次数和错题数量；

确定目标教材信息和目标试题信息；

基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷。

可选地，所述根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的第一权重，包括：

基于预设学科信息和预设知识点信息，获取所述源数据库中与所述预设知识点信息关联的试题生成第一题集；

根据所述日志记录信息确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量；

根据所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量确定所述第一题集中试题的第二权重；

获取预设时间内权重分布值，根据预设权重取值域和所述权重分布值确定所述预设权重取值域中的每个取值点的概率；

根据所述预设权重取值域中的每个取值点的概率和所述第二权重确定所述第一权重。

可选地，所述根据所述日志记录信息确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量，包括：

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出题数量，确定所述第一题集中试题的出题频率F，其中，F＝{f1，f2，…fi…，fn}，fi为第i个题目的出题数量；

基于所述第一题集中试题的出题频率F，在所述日志记录信息中记录的错题次数，确定所述第一题集中试题的错题次数G，其中，G＝{G1，G2，…Gi…，Gm}，Gi为第i个题目的错题次数；

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出错数量，确定所述第一题集中试题的出错数量E，其中，E＝{E1，E2，…Ei…，Er}，Ei为根据日志记录信息统计出的第i个题目的错题数量。

可选地，所述基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷，包括：

接收用户的组卷指令；

根据所述用户的组卷指令，基于所述目标教材信息和所述目标试题信息按照所述第一权重在所述试题库中选择试题，获取选择的试题生成第二题集；

接收用户对所述第二题集中试题的筛选操作，根据所述第二题集中筛选后的试题进行试题组卷生成试卷。

可选地，在所述获取选择的试题生成第二题集之后，所述方法还包括：

基于所述目标试题信息中的试题知识点信息和所述第二题集中试题的第一权重，根据预设算法在所述试题库获取的试题，将根据预设算法在所述试题库获取的试题加入所述第二题集。

可选地，在所述基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷之后，所述方法还包括：

接收用户对试卷信息的操作指令，根据所述操作指令对试题组卷生成的试卷进行修改。

可选地，所述确定目标教材信息和目标题型信息，包括：

获取用户属性信息，所述用户属性信息包括：学段信息、学科信息、版本信息、年级信息和册别信息中的至少一个；

确定满足所述用户属性信息的教材信息为所述目标教材信息；

获取用户设置的试题信息为所述目标题型信息，所述目标试题信息包括：试题难易度信息、试题类型信息、试题知识点信息。

可选地，在所述确定目标教材信息和目标试题信息之后，所述还包括：

接收用户的自编组题指令，显示自编题目界面，获取用户在所述自编题目界面中的输入的自编题目，或者，获取预先存储的自编题目；

根据所述自编题目进行试题组卷。

一方面，本发明实施例同时还提供一种智能组卷系统，包括：收发器、处理器和存储器；其中，

所述收发器，用于获取源数据库中的试题和日志记录信息；

所述处理器，用于根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的权重，基于所述试题的权重获取试题生成试题库；所述试题的属性信息包括：出题频率、错题次数和错题数量；还用于确定目标教材信息和目标试题信息；还用于基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷；

所述存储器，用于存储生成的所述试题库，还用于存储进行试题组卷生成的试卷。

一方面，本发明实施例同时还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的智能组卷方法。

一方面，本发明实施例同时还提供一种智能组卷系统，所述系统包括处理器和存储器；其中，

所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述处理器，用于运行所述计算机程序时执行上任一项所述智能组卷方法的步骤。

本发明实施例提供了一种智能组卷方法、系统和计算机可读存储介质，根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的第一权重，基于所述试题的第一权重获取试题生成试题库；所述试题的属性信息包括：出题频率、错题次数和错题数量；确定目标教材信息和目标试题信息；基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷。本发明实施例提供的智能组卷方法、系统和计算机可读存储介质，可以根据出题频率、错误次数等属性计算试题的权重，设置试题对应的权重，并基于试题的权重获取试题生成试题库，从而可以在根据试题库组卷时根据权重精准、高效的找到最符合的试题，提高了组卷的效率和组卷试题的精准性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的智能组卷方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的智能组卷系统架构示例图；

图3为本发明实施例提供的智能组卷系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明实施例提供一种智能组卷方法，图1为本发明实施例提供的一种智能组卷方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤101、根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的第一权重，基于所述试题的第一权重获取试题生成试题库。

其中，所述试题的属性信息包括：出题频率、错题次数和错题数量。

具体的，本发明实施例提供的智能组卷方法的执行主体为智能组卷系统，即智能组卷系统根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的第一权重，基于所述试题的第一权重获取试题生成试题库。该智能组卷系统可以是一个能够实现本发明实施例提供的智能组卷方法的电子设备，该智能组卷系统还可以安装在手机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备，用户可以在安装了智能组卷系统的电子设备上进行操作实现智能组卷。

其中，源数据库为系统数据库，该系统数据库包括了所有学科的历年考试的真题，例如历年高考、中考、重要考试等的试题。所述日志记录信息中包括了源数据库中所有试题的使用情况，例如，试题的出题次数，试题的出错等。

具体的，智能组卷系统根据源数据库中试题的出题频率、错误次数等信息、以及日志记录信息中记录的试题的使用信息计算权重生成题库。这里，可以通过大数据分析预设学科相关的学段和预设知识点在历年高考、中考、以及其他重要考试试题中题目出现的频率、错误次数等信息逐步计算试题的权重，即第一权重，设置试题对应的权重w_i，并将设置权重的试题加入试题库，这里w_i为第i个试题的权重。

具体根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的第一权重的实现可以包括：

基于预设学科信息和预设知识点信息，获取所述源数据库中与所述预设知识点信息关联的试题生成第一题集；

根据所述日志记录信息确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量；

根据所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量确定所述第一题集中试题的第二权重；

获取预设时间内权重分布值，根据预设权重取值域和所述权重分布值确定所述预设权重取值域中的每个取值点的概率；

根据所述预设权重取值域中的每个取值点的概率和所述第二权重确定所述第一权重。

其中，所述根据所述日志记录信息确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量，具体可以包括：

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出题数量，确定所述第一题集中试题的出题频率F，其中，F＝{f1，f2，…fi…，fn}，fi为第i个题目的出题数量；

基于所述第一题集中试题的出题频率F，在所述日志记录信息中记录的错题次数，确定所述第一题集中试题的错题次数G，其中，G＝{G1，G2，…Gi…，Gm}，Gi为第i个题目的错题次数；

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出错数量，确定所述第一题集中试题的出错数量E，其中，E＝{E1，E2，…Ei…，Er}，Ei为根据日志记录信息统计出的第i个题目的错题数量。

其中，预设学科信息和预设知识点信息可以在智能组卷系统中预先设置，预设学科信息和预设知识点信息可以是多个，在生成试题库的过程中，根据不同的预设学科信息和预设知识点信息分别计算权重，对计算权重的试题设置对应的权重，然后将设置权重的试题生成试题库。

这里可以使用深度优先搜索方法实现以上试题的属性信息的试题搜索，具体为，根据出题频率筛选出满足预设学科信息和预设知识点信息的所有相关题目集，即第一题集，然后统计出第一题集中试题的频率数量为F＝{f1，f2，…fi…，fn}；其中，fi为频率属性来自于第i个题目的频率数量；然后根据错题属性对第一题集进行分析统计出错题次数量为G＝{G1，G2，…Gi…，Gm}，其中，Gi为统计出的来自于第i个题目的错题数量，最后，抽取系统日志信息中错误题与上述题集进行数据分析对比出相同题型、题目并统计出错数量E＝{E1，E2，…Ei…，Er}，其中Ei为日志分析统计出的来自于第i个题目的错题数量,通过上述计算题目权重w'_i，即第二权重，具体计算如下式所述：

其中，n为确定了出题频率F的题集中试题的个数，m为确定了错题次数G的题集中试题的个数，r为确定了出错数量E的题集中试题的个数。

这里，为了方便计算，可以预设第二权重的取值域，即预设权重取值域，以使得第二权重在预设权重取值域的范围内；为了覆盖整个权值的范围，对[0，1]之间均匀取10个数作为第二权重w'_i的取值域，即H＝{0.05,0.15,...,0.95}，每个取值点的初始概率为0.1，即P(h_j)＝0.1；为了能更加准确的计算试题权重，取w'_i历史样本，使用时间窗方法，取s个时间最近的权重分布值，即

这里s个时间最近的权重分布值即预设时间内权重分布值；运用这s个权重的样本点计算P(h_j)，具体计算如下公式所示：

其中，σ为常数。

根据上述已知变量使用公式计算第一权重w_i成功后将题目按题型加入题库，并更新权重分布

具体w_i的计算如下公式所示：

本发明实施例提供的方法，通过对出题频率、错题次数和系统建立的日志记录信息运用权重算法对题目设置权重加入试题库，使得在搜索试题库生成组卷时结合权重能够更加精准、高效的找到最符合知识点的试题。

步骤102、确定目标教材信息和目标试题信息。

这里，智能组卷系统确定目标教材信息和目标题型信息具体实现可以包括：

获取用户属性信息，所述用户属性信息包括：学段信息、学科信息、版本信息、年级信息和册别信息中的至少一个；

确定满足所述用户属性信息的教材信息为所述目标教材信息；

获取用户设置的试题信息为所述目标题型信息，所述目标试题信息包括：试题难易度信息、试题类型信息、试题知识点信息。

具体地，用户属性信息可以是用户在登陆智能组卷系统设置的个人信息，用户的个人信息指登录该系统的教师的信息，如学科、学段、年级、教材的版本、册别等信息；用户登陆智能组卷系统后进入智能组卷，智能组卷系统通过用户的个人信息中默认设置的教材版本传入的五级标签相关参数，确定目标教材信息，并直接展示对应的教材，即在智能组卷系统显示界面展示目标教材；如果用户设置了多个教材版本，系统会通过数据分析出用户使用次数最多的教材版本展示出来。如果用户的个人信息里没有设置过教材版本，智能组卷系统会通过用户个人信息中当前的年级，当前的科目等个人信息，智能模拟出用户可能选择的教材版本并进行展示。

这里，五级标签包括学科、学段、版本、年级、册别，随着教学条件的发展，还可以根据相应教学条件增加其他标签。

具体地，在确定了目标教材信息后，还需要对试题信息进行选择，用户可以在智能组卷系统中进行选择设置，即选择试题类型，难易度，知识点等信息。其中，试题类型可以包括：选择题、简答题、填空题等，试题难易度可以通过设置等级来实现，例如，一级、二级、三级等，不同的等级对应试题不同的难易度，可以是按照等级由低到高难度依次增大，也可以是按照等级由低到高难度依次减小，本发明实施例对此不做限定。

本发明实施例提供的方法，利用学段、学科、版本、年级、册别信息等五级标签对应各类课程学习状态和学习范围，更贴近教学范围。

步骤103、基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷。

一种可能的实现方式中，所述基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷，包括：

接收用户的组卷指令；

根据所述用户的组卷指令，基于所述目标教材信息和所述目标试题信息按照所述第一权重在所述试题库中选择试题，获取选择的试题生成第二题集；

接收用户对所述第二题集中试题的筛选操作，根据所述第二题集中筛选后的试题进行试题组卷生成试卷。

可选地，在所述确定目标教材信息和目标试题信息之后，所述还包括：

接收用户的自编组题指令，显示自编题目界面，获取用户在所述自编题目界面中的输入的自编题目，或者，获取预先存储的自编题目；

根据所述自编题目进行试题组卷。

具体地，用户可以选择是否自编题目，如果用户选择自编题目时，用户进入个人题库时，系统自动定位当前用户设置好的学科学段等信息并展示所有自编题目，根据选择具体知识点或改变五级标签的信息，展示对应知识点自编题目上传，生成组卷。如果用户未选择自编题目，进入智能选题根据五级标签定位教材，设置题型、难度、知识点、题量等条件，手动操作进行智能组题，根据以上多重条件筛选出题目根据权重从高到低分页列表展示，选题生成组卷。

本发明实施例提供的方法利用自编题目人性化的出题方式可以使考试内容根据教学状态实时动态更新，使组卷更贴近事实情况。

可选地，在所述获取选择的试题生成第二题集之后，所述方法还包括：

基于所述目标试题信息中的试题知识点信息和所述第二题集中试题的第一权重，根据预设算法在所述试题库获取的试题，将根据预设算法在所述试题库获取的试题加入所述第二题集。

这里，在用户教材设置中系统设置了预设算法，该预设算法可以为标签传播算法LPA，LPA是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。根据LPA算法基本理论，每个节点的标签按相似度传播给相邻节点，在节点传播的每一步，每个节点根据相邻节点的标签来更新自己的标签，与该节点相似度越大，其相邻节点对其标注的影响权值越大，相似节点的标签越趋于一致，其标签就越容易传播。在标签传播过程中，保持已标注数据的标签不变，使其像一个源头把标签传向未标注数据。最终，当迭代过程结束时，相似节点的概率分布也趋于相似，可以划分到同一个类别中，从而完成标签传播过程。

具体地，将试题库中遗漏设置权重的试题与目标试题信息中的试题知识点信息通过标签传播算法查找到，把该查找到的试题加入第二题集，对第二题集进行了补充，从而实现的查漏补缺的作用。

可选地，在所述基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷之后，所述方法还包括：

接收用户对试卷信息的操作指令，根据所述操作指令对试题组卷生成的试卷进行修改。

具体的，用户可以组卷后的试卷进行修改，用户进入智能组卷系统中的我的组卷时，系统自动按时间倒序展示组卷，可下载.zip压缩包格式的组卷线下操作，展开组卷详细信息，可对卷头、分数、格式等信息进行操作。

智能组卷系统实现智能组卷生成的试卷可以存储在智能组卷系统中的试题篮，如图2所示，智能组卷系统中的智能选题、个人题库、我的组卷均对应相应的试题篮，即在试题篮中智能选题、个人题库、我的组卷对应的试题分别存储，添加的试题都在试题篮中按题型、数量显示，也可删除不需要的重新组题。

本发明实施例提出一种智能组卷方法，具有五级标签(学段、学科、版本、年级，册别)选出需要的对应教材，各类课程学习状态和学习范围，设置教材的版本检索上述教材的所有知识点和章节，查询出对应试题；对题型、出题频率、错题次数自动匹配权重算法对题目设置权重加入题库，使得在搜索题库生成组卷时根据权重精准、高效的找到最符合知识点的题；建立强大的日志系统，自动提取日志系统中的数据进行统计分析然后重新评估试题的权重，为下次组卷提供检索依据支撑；自动定位当前用户已设置的学科学段等信息，点击具体知识点用户可自编题目，以人性化的出题方式使组卷题目更符合学习者当前学习范围，教师根据这种方式可以根据教学状态动态更新考点内容，更贴近事实情况。

本发明实施例同时还提供一种智能组卷系统30，如图3所示，包括：收发器301、处理器302和存储器303；其中，

所述收发器301，用于获取源数据库中的试题和日志记录信息；

所述处理器302，用于根据源数据库中试题的属性信息和日志记录信息确定试题的权重，基于所述试题的权重获取试题生成试题库；所述试题的属性信息包括：出题频率、错题次数和错题数量；还用于确定目标教材信息和目标试题信息；还用于基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷；

所述存储器303，用于存储生成的所述试题库，还用于存储进行试题组卷生成的试卷。

进一步地，所述处理器302还用于：

基于预设学科信息和预设知识点信息，获取所述源数据库中与所述预设知识点信息关联的试题生成第一题集；

根据所述日志记录信息确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量；

根据所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量确定所述第一题集中试题的第二权重；

获取预设时间内权重分布值，根据预设权重取值域和所述权重分布值确定所述预设权重取值域中的每个取值点的概率；

根据所述预设权重取值域中的每个取值点的概率和所述第二权重确定所述第一权重。

进一步地，所述处理器302还用于：

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出题数量，确定所述第一题集中试题的出题频率F，其中，F＝{f1，f2，…fi…，fn}，fi为第i个题目的出题数量；

基于所述第一题集中试题的出题频率F，在所述日志记录信息中记录的错题次数，确定所述第一题集中试题的错题次数G，其中，G＝{G1，G2，…Gi…，Gm}，Gi为第i个题目的错题次数；

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出错数量，确定所述第一题集中试题的出错数量E，其中，E＝{E1，E2，…Ei…，Er}，Ei为根据日志记录信息统计出的第i个题目的错题数量。

进一步地，所述收发器301，还用于接收用户的组卷指令；

所述处理器302，还用于根据所述用户的组卷指令，基于所述目标教材信息和所述目标试题信息按照所述第一权重在所述试题库中选择试题，获取选择的试题生成第二题集；

所述收发器301，还用于接收用户对所述第二题集中试题的筛选操作；

所述处理器302，还用于根据所述第二题集中筛选后的试题进行试题组卷生成试卷。

进一步地，所述处理器302，还用于基于所述目标试题信息中的试题知识点信息和所述第二题集中试题的第一权重，根据预设算法在所述试题库获取的试题，将根据预设算法在所述试题库获取的试题加入所述第二题集。

进一步地，所述收发器301，还用于接收用户对试卷信息的操作指令；

所述处理器302，还用于根据所述操作指令对试题组卷生成的试卷进行修改。

进一步地，所述处理器302，还用于：

获取用户属性信息，所述用户属性信息包括：学段信息、学科信息、版本信息、年级信息和册别信息中的至少一个；

确定满足所述用户属性信息的教材信息为所述目标教材信息；

获取用户设置的试题信息为所述目标题型信息，所述目标试题信息包括：试题难易度信息、试题类型信息、试题知识点信息。

进一步地，所述收发器301，还用于接收用户的自编组题指令，显示自编题目界面；

所述处理器302，还用于获取用户在所述自编题目界面中的输入的自编题目，或者，获取预先存储的自编题目；还用于根据所述自编题目进行试题组卷。

具体的，本发明实施例提供的智能组卷系统的理解可以参考上述智能组卷方法实施例的说明，本发明实施例在此不再赘述。

本发明实施例提供的智能系统，可以根据出题频率、错误次数等属性计算试题的权重，设置试题对应的权重，并基于试题的权重获取试题生成试题库，从而可以在根据试题库组卷时根据权重精准、高效的找到最符合的试题，提高了组卷的效率和组卷试题的精准性。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的智能组卷方法。

本发明实施例还提供一种智能组卷系统，所述系统包括处理器和存储器；其中，

所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述处理器，用于运行所述计算机程序时执行如上所述智能组卷方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种智能组卷方法，其特征在于，包括：

基于预设学科信息和预设知识点信息，获取源数据库中与所述预设知识点信息关联的试题生成第一题集；

根据日志记录信息，确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量；

根据所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量，确定所述第一题集中试题的第二权重；

获取预设时间内权重分布值，根据预设权重取值域和所述权重分布值，确定所述预设权重取值域中的每个取值点的概率；

根据所述预设权重取值域中的每个取值点的概率和所述第二权重，确定试题的第一权重；

基于所述试题的第一权重获取试题生成试题库；确定目标教材信息和目标试题信息；

基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述日志记录信息确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量，包括：

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出题数量，确定所述第一题集中试题的出题频率F，其中，F={f1，f2，…fi…，fn}，fi为第i个题目的出题数量；

基于所述第一题集中试题的出题频率F，在所述日志记录信息中记录的错题次数，确定所述第一题集中试题的错题次数G，其中，G={G1，G2，…Gi…，Gm}，Gi为第i个题目的错题次数；

根据所述第一题集中试题在所述日志记录信息中记录的出错数量，确定所述第一题集中试题的出错数量E，其中，E={E1，E2，…Ei…，Er}，Ei为根据日志记录信息统计出的第i个题目的错题数量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷，包括：

接收用户的组卷指令；

根据所述用户的组卷指令，基于所述目标教材信息和所述目标试题信息按照所述第一权重在所述试题库中选择试题，获取选择的试题生成第二题集；

接收用户对所述第二题集中试题的筛选操作，根据所述第二题集中筛选后的试题进行试题组卷生成试卷。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述获取选择的试题生成第二题集之后，所述方法还包括：

基于所述目标试题信息中的试题知识点信息和所述第二题集中试题的第一权重，根据预设算法在所述试题库获取的试题，将根据预设算法在所述试题库获取的试题加入所述第二题集。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷之后，所述方法还包括：

接收用户对试卷信息的操作指令，根据所述操作指令对试题组卷生成的试卷进行修改。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定目标教材信息和目标题型信息，包括：

获取用户属性信息，所述用户属性信息包括：学段信息、学科信息、版本信息、年级信息和册别信息中的至少一个；

确定满足所述用户属性信息的教材信息为所述目标教材信息；

获取用户设置的试题信息为所述目标题型信息，所述目标试题信息包括：试题难易度信息、试题类型信息、试题知识点信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定目标教材信息和目标试题信息之后，所述方法还包括：

接收用户的自编组题指令，显示自编题目界面，获取用户在所述自编题目界面中的输入的自编题目，或者，获取预先存储的自编题目；

根据所述自编题目进行试题组卷。

8.一种智能组卷系统，其特征在于，包括：收发器、处理器和存储器；其中，

所述收发器，用于获取源数据库中的试题和日志记录信息；

所述处理器，用于基于预设学科信息和预设知识点信息，获取源数据库中与所述预设知识点信息关联的试题生成第一题集；根据日志记录信息，确定所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量；根据所述第一题集中试题的出题频率、错题次数和出错数量，确定所述第一题集中试题的第二权重；获取预设时间内权重分布值，根据预设权重取值域和所述权重分布值，确定所述预设权重取值域中的每个取值点的概率；根据所述预设权重取值域中的每个取值点的概率和所述第二权重，确定试题的第一权重；基于所述试题的第一权重获取试题生成试题库；还用于确定目标教材信息和目标试题信息；还用于基于所述试题库中试题的第一权重、所述目标教材信息和所述目标试题信息，根据组卷指令进行试题组卷；

所述存储器，用于存储生成的所述试题库，还用于存储进行试题组卷生成的试卷。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的智能组卷方法。

10.一种智能组卷系统，其特征在于，所述系统包括处理器和存储器；其中，

所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述处理器，用于运行所述计算机程序时执行权利要求1至7任一项所述智能组卷方法的步骤。

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