CN110910289A - 一种数学学科思维模式测评和提高的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数学学科思维模式测评和提高的方法。它具体包括如下步骤：针对六大数学思维模式和能力，根据教研数学能力测评和训练题库云端数据库，教研人员设计和规划系统的测评和训练题库；学生使用前端测评和训练系统登陆个人账号，如果用户为未测定用户，则进行数学能力测评；后端个性化测评和训练服务系统在用户登陆后，根据用户的基本信息获得基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表；前端测评和训练系统根据用户测评结果，配合教研数学能力测评和训练题库云端数据库，为学生提供基本能力的训练，并给出正面反馈信息。本发明的有益效果是：有利于从本质上提高学生数学能力，培养学生独立思考和坚毅的品质至关重要。

Description

一种数学学科思维模式测评和提高的方法
技术领域
本发明涉及教育和教育信息化相关技术领域，尤其是指一种数学学科思维模式测评和提高的方法。
背景技术
数学学科历来是国民基础教育的核心学科，数学不仅仅是知识点的掌握，更是锻炼学生数学思维模式和能力，培养数学品质，运用到人生和社会实践中的大计。
目前存在一种仅仅按照数学学科知识点列表为基础的数学评测方法，对于全面认知学生数学思维能力具有极大局限性，与国家和社会培养目标相违背，缺少对学生能力的关注。
数学思维能力的提高自然带来数学学科知识点运用能力的提高，数学创新能力的提高。每个学生的数学思维能力不同，更需要个性化的训练，帮助学生用最有效的方式获得最大的训练提高，减少学生学业负担。
发明内容
本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种能够进行个性化测评和训练能力的数学学科思维模式测评和提高的方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种数学学科思维模式测评和提高的方法，包括教研数学能力测评和训练题库云端数据库，后端个性化测评和训练服务系统，前端测评和训练系统，具体包括如下步骤：
(1)针对六大数学思维模式和能力的定义：抽象、具象、类比、反向、联想、转化，根据教研数学能力测评和训练题库云端数据库，教研人员设计和规划系统的测评和训练题库；
(2)学生使用前端测评和训练系统登陆个人账号，如果用户为未测定用户，则进行数学能力测评；
(3)后端个性化测评和训练服务系统在用户登陆后，对评测用户来说，根据用户的基本信息获得基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表；
(4)前端测评和训练系统根据用户测评结果，配合教研数学能力测评和训练题库云端数据库，为学生提供基本能力的训练，并给出正面反馈信息。
本发明的技术方案为：通过根据国家数学学科指导方法和数学学科能力的定义、数学学科领域专家意见，总结数学学科核心思维模式和能力为：抽象、具象、类比、反向、联想、转化六大类。通过建立教研测评和训练题库和六大类数学思维模式和能力的关联，通过基本的能力点测评系统，做到个性化的能力训练和提高。本发明提供了上述方案，解决现有数学学科中知识点为基础的个性化学习中存在的缺陷，提供了学生数学模式和能力的个性化测评和训练能力。
作为优选，在步骤(1)中，入选测评和训练题库的数学题，教研人员会设定学生需要的数学思维模式和能力，并将每种能力设定为3种等级：入门、掌握、熟练中的一种。
作为优选，在步骤(2)中，数学能力测评的算法，力求使用最少的步骤确定学生能力状态和能力等级，六种数学思维模式和能力中每个数学思维模式和能力依次细分为3种等级，共获得18个可能状态点，根据概率方法论，一共获得729种可能性。
作为优选，在步骤(3)中，基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表是根据用户历史评测结果大数据分析，通过神经网络增强算法动态调整的预测模型预测获得；即每次根据用户基本信息，包括用户性别、年龄、年级、所在城市、学校所在地、学校名称数据，会给出首次预测概率在729种可能性种的分布，接着根据当前概率状态，前端测评和训练系统显示后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点和级别的相关数学题进行出题测试，再根据用户解题情况对概率分布进行调整，如果用户掌握了能力点，则适当提高包含该能力点的状态概率值，降低不包含该能力点的状态概率值，反之亦然；如此反复根据状态选择能力点测试，根据反馈调整状态概率分布，直到某几个状态概率达到极大偏离值，或测试次数超过15次，停止循环测评，选择概率最大的状态为学生当前能力测定状态，用于后续能力训练提供数据参考。
作为优选，在步骤(3)中，根据当前概率状态指的是根据当前729种组合可能性的概率集合，后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点方法如下：对于18个能力点设为q1～q18，然后对每个q都计算Sq，Sq为729种组合可能性中包含q的组合概率的和与0.5的差值的绝对值，最后从Sq1～Sq18中选择最小的值对应的q作为选定的能力点。
作为优选，在步骤(3)中，根据用户解题情况对概率分布进行调整的方法如下：通过上述选定的能力点q，选择对应的测试题，根据用户反馈的答案结果，调整729种组合的概率；对包含能力点q，适当调高其概率值，反之则适当降低，最后按比例将概率状态和调整到依然为1。
作为优选，在步骤(3)中，某几个状态概率达到极大偏离值指的是：当729种概率值中最大概率值大于0.5的时候，结束检测。
本发明的有益效果是：注重六大数学思维模式和能力的测评和训练，有利于从本质上提高学生数学能力，对于学生解决从未遇到的新问题，提出数学创新性研究，培养学生独立思考和坚毅的品质至关重要。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明做进一步的描述。
一种数学学科思维模式测评和提高的方法，包括教研数学能力测评和训练题库云端数据库，后端个性化测评和训练服务系统，前端测评和训练系统，具体包括如下步骤：
(1)针对六大数学思维模式和能力的定义：抽象、具象、类比、反向、联想、转化，根据教研数学能力测评和训练题库云端数据库，教研人员设计和规划系统的测评和训练题库；入选测评和训练题库的数学题，教研人员会设定学生需要的数学思维模式和能力，并将每种能力设定为3种等级：入门、掌握、熟练中的一种。
(2)学生使用前端测评和训练系统登陆个人账号，如果用户为未测定用户，则进行数学能力测评；数学能力测评的算法，力求使用最少的步骤确定学生能力状态和能力等级，六种数学思维模式和能力中每个数学思维模式和能力依次细分为3种等级，共获得18个可能状态点，根据概率方法论，一共获得729种可能性。
(3)后端个性化测评和训练服务系统在用户登陆后，对评测用户来说，根据用户的基本信息获得基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表；基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表是根据用户历史评测结果大数据分析，通过神经网络增强算法动态调整的预测模型预测获得，这个是通用标准算法；即每次根据用户基本信息，包括用户性别、年龄、年级、所在城市、学校所在地、学校名称数据，会给出首次预测概率在729种可能性种的分布，接着根据当前概率状态，根据当前概率状态指的是根据当前729种组合可能性的概率集合，前端测评和训练系统显示后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点和级别的相关数学题进行出题测试，后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点方法如下：对于18个能力点设为q1～q18，然后对每个q都计算Sq，Sq为729种组合可能性中包含q的组合概率的和与0.5的差值的绝对值，最后从Sq1～Sq18中选择最小的值对应的q作为选定的能力点；再根据用户解题情况对概率分布进行调整，具体的方法如下：通过上述选定的能力点q，选择对应的测试题，根据用户反馈的答案结果，调整729种组合的概率；对包含能力点q，适当调高其概率值，反之则适当降低，最后按比例将概率状态和调整到依然为1；如果用户掌握了能力点，则适当提高包含该能力点的状态概率值，适当可以设置为0.1～0.3之间，根据业务实际测试收敛速度做适当评估确定，降低不包含该能力点的状态概率值，反之亦然；如此反复根据状态选择能力点测试，根据反馈调整状态概率分布，直到某几个状态概率达到极大偏离值，某几个状态概率达到极大偏离值指的是：当729种概率值中最大概率值大于0.5的时候，结束检测；或测试次数超过15次，停止循环测评，选择概率最大的状态为学生当前能力测定状态，用于后续能力训练提供数据参考。
(4)前端测评和训练系统根据用户测评结果，配合教研数学能力测评和训练题库云端数据库，为学生提供基本能力的训练，并给出正面反馈信息。
通过本方法学生和教师能够了解到学生思维模式和能力的优势和不足点，有针对性的进行个性化训练，能够提高学生面对未知未见的新数学问题，乃至社会活动中的问题，正确面对和合理解决的能力，是国民教育和素质提高的重要技术手段。

Claims (7)

1.一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，包括教研数学能力测评和训练题库云端数据库，后端个性化测评和训练服务系统，前端测评和训练系统，具体包括如下步骤：
(1)针对六大数学思维模式和能力的定义：抽象、具象、类比、反向、联想、转化，根据教研数学能力测评和训练题库云端数据库，教研人员设计和规划系统的测评和训练题库；
(2)学生使用前端测评和训练系统登陆个人账号，如果用户为未测定用户，则进行数学能力测评；
(3)后端个性化测评和训练服务系统在用户登陆后，对评测用户来说，根据用户的基本信息获得基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表；
(4)前端测评和训练系统根据用户测评结果，配合教研数学能力测评和训练题库云端数据库，为学生提供基本能力的训练，并给出正面反馈信息。
2.根据权利要求1所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(1)中，入选测评和训练题库的数学题，教研人员会设定学生需要的数学思维模式和能力，并将每种能力设定为3种等级：入门、掌握、熟练中的一种。
3.根据权利要求2所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(2)中，数学能力测评的算法，力求使用最少的步骤确定学生能力状态和能力等级，六种数学思维模式和能力中每个数学思维模式和能力依次细分为3种等级，共获得18个可能状态点，根据概率方法论，一共获得729种可能性。
4.根据权利要求3所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表是根据用户历史评测结果大数据分析，通过神经网络增强算法动态调整的预测模型预测获得；即每次根据用户基本信息，包括用户性别、年龄、年级、所在城市、学校所在地、学校名称数据，会给出首次预测概率在729种可能性种的分布，接着根据当前概率状态，前端测评和训练系统显示后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点和级别的相关数学题进行出题测试，再根据用户解题情况对概率分布进行调整，如果用户掌握了能力点，则适当提高包含该能力点的状态概率值，降低不包含该能力点的状态概率值，反之亦然；如此反复根据状态选择能力点测试，根据反馈调整状态概率分布，直到某几个状态概率达到极大偏离值，或测试次数超过15次，停止循环测评，选择概率最大的状态为学生当前能力测定状态，用于后续能力训练提供数据参考。
5.根据权利要求4所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，根据当前概率状态指的是根据当前729种组合可能性的概率集合，后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点方法如下：对于18个能力点设为q1～q18，然后对每个q都计算Sq，Sq为729种组合可能性中包含q的组合概率的和与0.5的差值的绝对值，最后从Sq1～Sq18中选择最小的值对应的q作为选定的能力点。
6.根据权利要求5所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，根据用户解题情况对概率分布进行调整的方法如下：通过上述选定的能力点q，选择对应的测试题，根据用户反馈的答案结果，调整729种组合的概率；对包含能力点q，适当调高其概率值，反之则适当降低，最后按比例将概率状态和调整到依然为1。
7.根据权利要求6所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，某几个状态概率达到极大偏离值指的是：当729种概率值中最大概率值大于0.5的时候，结束检测。
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