CN112100341A - 一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及问题分类应用技术领域，具体为一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，使用机器学习技术即基于大量系统用户在题目使用过程中的分数数据对题目难度和题目区分度进行分类，并根据用户的偏好设置或历史数据进行题目推荐，该方法的步骤如下：步骤一、首先由人工根据偏度划分M个难度等级，表征题目难度；根据峰度划分K个区分度等级，表征题目区分度。本发明通过使用机器学习技术，只需要人工给出题目难度分类的数量，不需要指定题目的初始难度，题目难度的划分随着业务数据的增多而更加准确，从而可以大幅减少人工劳动，在很大程度上提高了出题效率，且可以随着业务数据的积累动态调整题目难度，让题目分类更加准确。

Description

一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法
技术领域
本发明涉及问题分类应用技术领域，具体为一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法。
背景技术
快速表达力测试是一种新型口语测试模式，相较于传统汉语言测试，快速表达力测试有适用面广、测试快捷、评测客观的优点，不仅可以作为用户表达力水平的评测标准，还可以作为用户日常学习、提高表达能力的辅助方法。有针对性的智能化、个性化的为用户推荐测试题目可以有效提高用户的学习效率，而目前在尚未有方案能够达到这些要求。鉴于此，我们提出一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，使用机器学习技术即基于大量系统用户在题目使用过程中的分数数据对题目难度和题目区分度进行分类，并根据用户的偏好设置或历史数据进行题目推荐，该方法的步骤如下：
步骤一、首先由人工根据偏度划分M个难度等级，表征题目难度；根据峰度划分K个区分度等级，表征题目区分度；
步骤二、从题库中取得未经分类的一批题目，题目数量为N，将该批题目按默认难度系数投放到表达力测试系统供用户练习，并将用户完成这些题目的分数计入数据库，以该批题目中的具体题目P为例，统计用户在该题目上的得分，并得到用户分数分布曲线和偏度s以及峰度k；
步骤三、根据步骤二得到的用户分数分布偏度s把题目分配到M个难度等级中；
步骤四、根据步骤二得到的用户分数分布的峰度k把题目分配到K个区分度等级中；
步骤五、根据难度分类重新投放题目，并得到更多用户分数数据，重复步骤三和步骤四，使得题目分类更精确；
步骤六、将用户的历史做题记录和分数记入数据库，作为用户推荐题目的参考，若用户往期做题分数高于同龄或同行业用户平均水平，则提高为用户推荐题目的题目难度，用户分数高于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越高，若用户往期做题分数低于同龄或同行业用户平均水平，则降低为用户推荐题目的题目难度，用户分数低于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越低，高水平用户可选择挑战区分度较低的高难度题目，低水平用户则优先考虑推荐区分度较低的低难度题目，对于成长期用户，可优先推荐区分度较高的题目。
作为本发明的优选的技术方案，步骤二中的偏度s的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000021
作为本发明的优选的技术方案，步骤二中的峰度k的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000022
作为本发明的优选的技术方案，步骤二中的表达力测试系统包括信息储存模块、数据库模块、信息统计模块和信息处理模块；
信息储存模块用于存储题库中所有待测试的题目信息；
数据库模块用于完成题目后的分数计入；
信息统计模块用于用户完成题目后的得分统计；
信息处理模块用于用户完成题目后得分的综合分析。
作为本发明的优选的技术方案，步骤三中的分析结果主要分为以下几种情形：
偏度s>0时，表明多数用户在该题目得分较高，s越大，则认为该题目难度越低；
偏度s<0时，表明多数用户在该题目得分较低，s越小，则认为该题目难度越高；
偏度s＝0，则认为题目难度中等。
作为本发明的优选的技术方案，步骤四中的分析结果主要分为以下几种情形：
峰度k值越小，分布形态越平缓，呈现低阔峰分布形态，表明题目区分度越好；
峰度k值越大，分布形态越陡峭，呈现高狭峰分布形态，表明题目区分度越小。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过使用机器学习技术，只需要人工给出题目难度分类的数量，不需要指定题目的初始难度，题目难度的划分随着业务数据的增多而更加准确，从而可以大幅减少人工劳动，在很大程度上提高了出题效率，且可以随着业务数据的积累动态调整题目难度，让题目分类更加准确。
附图说明
图1为用户分数分布情况和题目难度的关系示意图；
图2为用户分数分布情况和题目区分度的关系示意图；
图3为用户水平与推荐题目的类别关系示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的技术方案：
实施例1
一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，使用机器学习技术即基于大量系统用户在题目使用过程中的分数数据对题目难度和题目区分度进行分类，并根据用户的偏好设置或历史数据进行题目推荐，该方法的步骤如下：
步骤一、首先由人工根据偏度划分M个难度等级，表征题目难度；根据峰度划分K个区分度等级，表征题目区分度；
步骤二、从题库中取得未经分类的一批题目，题目数量为N，将该批题目按默认难度系数投放到表达力测试系统供用户练习，并将用户完成这些题目的分数计入数据库，以该批题目中的具体题目P为例，统计用户在该题目上的得分，并得到用户分数分布曲线和偏度s以及峰度k；
步骤三、根据步骤二得到的用户分数分布偏度s把题目分配到M个难度等级中；
步骤四、根据步骤二得到的用户分数分布的峰度k把题目分配到K个区分度等级中；
步骤五、根据难度分类重新投放题目，并得到更多用户分数数据，重复步骤三和步骤四，使得题目分类更精确；
步骤六、将用户的历史做题记录和分数记入数据库，作为用户推荐题目的参考，若用户往期做题分数高于同龄或同行业用户平均水平，则提高为用户推荐题目的题目难度，用户分数高于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越高，若用户往期做题分数低于同龄或同行业用户平均水平，则降低为用户推荐题目的题目难度，用户分数低于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越低，高水平用户可选择挑战区分度较低的高难度题目，低水平用户则优先考虑推荐区分度较低的低难度题目，对于成长期用户，可优先推荐区分度较高的题目。
作为本发明的优选实施例，步骤二中的偏度s的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000041
作为本发明的优选实施例，步骤二中的峰度k的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000042
作为本发明的优选实施例，步骤二中的表达力测试系统包括信息储存模块、数据库模块、信息统计模块和信息处理模块；
信息储存模块用于存储题库中所有待测试的题目信息；
数据库模块用于完成题目后的分数计入；
信息统计模块用于用户完成题目后的得分统计；
信息处理模块用于用户完成题目后得分的综合分析。
作为本发明的优选实施例，步骤三中的分析结果为：偏度s>0，表明多数用户在该题目得分较高，s越大，则该题目难度越低。
作为本发明的优选实施例，步骤四中的分析结果为：峰度k值小，分布形态平缓，呈现低阔峰分布形态，表明题目区分度越好。
实施例2
一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，使用机器学习技术即基于大量系统用户在题目使用过程中的分数数据对题目难度和题目区分度进行分类，并根据用户的偏好设置或历史数据进行题目推荐，该方法的步骤如下：
步骤一、首先由人工根据偏度划分M个难度等级，表征题目难度；根据峰度划分K个区分度等级，表征题目区分度；
步骤二、从题库中取得未经分类的一批题目，题目数量为N，将该批题目按默认难度系数投放到表达力测试系统供用户练习，并将用户完成这些题目的分数计入数据库，以该批题目中的具体题目P为例，统计用户在该题目上的得分，并得到用户分数分布曲线和偏度s以及峰度k；
步骤三、根据步骤二得到的用户分数分布偏度s把题目分配到M个难度等级中；
步骤四、根据步骤二得到的用户分数分布的峰度k把题目分配到K个区分度等级中；
步骤五、根据难度分类重新投放题目，并得到更多用户分数数据，重复步骤三和步骤四，使得题目分类更精确；
步骤六、将用户的历史做题记录和分数记入数据库，作为用户推荐题目的参考，若用户往期做题分数高于同龄或同行业用户平均水平，则提高为用户推荐题目的题目难度，用户分数高于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越高，若用户往期做题分数低于同龄或同行业用户平均水平，则降低为用户推荐题目的题目难度，用户分数低于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越低，高水平用户可选择挑战区分度较低的高难度题目，低水平用户则优先考虑推荐区分度较低的低难度题目，对于成长期用户，可优先推荐区分度较高的题目。
作为本发明的优选实施例，步骤二中的偏度s的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000061
作为本发明的优选实施例，步骤二中的峰度k的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000062
作为本发明的优选实施例，步骤二中的表达力测试系统包括信息储存模块、数据库模块、信息统计模块和信息处理模块；
信息储存模块用于存储题库中所有待测试的题目信息；
数据库模块用于完成题目后的分数计入；
信息统计模块用于用户完成题目后的得分统计；
信息处理模块用于用户完成题目后得分的综合分析。
作为本发明的优选实施例，步骤三中的分析结果为：偏度s<0时，表明多数用户在该题目得分较低，s越小，则认为该题目难度越高。
作为本发明的优选实施例，步骤四中的分析结果为：峰度k值大，分布形态陡峭，呈现高狭峰分布形态，表明题目区分度越小。
实施例3
一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，使用机器学习技术即基于大量系统用户在题目使用过程中的分数数据对题目难度和题目区分度进行分类，并根据用户的偏好设置或历史数据进行题目推荐，该方法的步骤如下：
步骤一、首先由人工根据偏度划分M个难度等级，表征题目难度；根据峰度划分K个区分度等级，表征题目区分度；
步骤二、从题库中取得未经分类的一批题目，题目数量为N，将该批题目按默认难度系数投放到表达力测试系统供用户练习，并将用户完成这些题目的分数计入数据库，以该批题目中的具体题目P为例，统计用户在该题目上的得分，并得到用户分数分布曲线和偏度s以及峰度k；
步骤三、根据步骤二得到的用户分数分布偏度s把题目分配到M个难度等级中；
步骤四、根据步骤二得到的用户分数分布的峰度k把题目分配到K个区分度等级中；
步骤五、根据难度分类重新投放题目，并得到更多用户分数数据，重复步骤三和步骤四，使得题目分类更精确；
步骤六、将用户的历史做题记录和分数记入数据库，作为用户推荐题目的参考，若用户往期做题分数高于同龄或同行业用户平均水平，则提高为用户推荐题目的题目难度，用户分数高于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越高，若用户往期做题分数低于同龄或同行业用户平均水平，则降低为用户推荐题目的题目难度，用户分数低于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越低，高水平用户可选择挑战区分度较低的高难度题目，低水平用户则优先考虑推荐区分度较低的低难度题目，对于成长期用户，可优先推荐区分度较高的题目。
作为本发明的优选实施例，步骤二中的偏度s的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000071
作为本发明的优选实施例，步骤二中的峰度k的计算公式为：
Figure BDA0002448984320000072
作为本发明的优选实施例，步骤二中的表达力测试系统包括信息储存模块、数据库模块、信息统计模块和信息处理模块；
信息储存模块用于存储题库中所有待测试的题目信息；
数据库模块用于完成题目后的分数计入；
信息统计模块用于用户完成题目后的得分统计；
信息处理模块用于用户完成题目后得分的综合分析。
作为本发明的优选实施例，步骤三中的分析结果为：偏度s＝0，则认为题目难度中等。
作为本发明的优选实施例，步骤四中的分析结果为：峰度k值小，分布形态平缓，呈现低阔峰分布形态，表明题目区分度越好。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，其特征在于：使用机器学习技术即基于大量系统用户在题目使用过程中的分数数据对题目难度和题目区分度进行分类，并根据用户的偏好设置或历史数据进行题目推荐，该方法的步骤如下：
步骤一、首先由人工根据偏度划分M个难度等级，表征题目难度；根据峰度划分K个区分度等级，表征题目区分度；
步骤二、从题库中取得未经分类的一批题目，题目数量为N，将该批题目按默认难度系数投放到表达力测试系统供用户练习，并将用户完成这些题目的分数计入数据库，以该批题目中的具体题目P为例，统计用户在该题目上的得分，并得到用户分数分布曲线和偏度s以及峰度k；
步骤三、根据步骤二得到的用户分数分布偏度s把题目分配到M个难度等级中；
步骤四、根据步骤二得到的用户分数分布的峰度k把题目分配到K个区分度等级中；
步骤五、根据难度分类重新投放题目，并得到更多用户分数数据，重复步骤三和步骤四，使得题目分类更精确；
步骤六、将用户的历史做题记录和分数记入数据库，作为用户推荐题目的参考，若用户往期做题分数高于同龄或同行业用户平均水平，则提高为用户推荐题目的题目难度，用户分数高于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越高，若用户往期做题分数低于同龄或同行业用户平均水平，则降低为用户推荐题目的题目难度，用户分数低于同龄或同行业用户水平越多，推荐题目的难度应越低，高水平用户可选择挑战区分度较低的高难度题目，低水平用户则优先考虑推荐区分度较低的低难度题目，对于成长期用户，可优先推荐区分度较高的题目。
2.根据权利要求1所描述的用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，其特征在于：步骤二中的偏度s的计算公式为：
Figure FDA0002448984310000011
3.根据权利要求1所描述的用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，其特征在于：步骤二中的峰度k的计算公式为：
Figure FDA0002448984310000021
4.根据权利要求1所描述的用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，其特征在于：步骤二中的表达力测试系统包括信息储存模块、数据库模块、信息统计模块和信息处理模块；
信息储存模块用于存储题库中所有待测试的题目信息；
数据库模块用于完成题目后的分数计入；
信息统计模块用于用户完成题目后的得分统计；
信息处理模块用于用户完成题目后得分的综合分析。
5.根据权利要求1所描述的用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，其特征在于：步骤三中的分析结果主要分为以下几种情形：
偏度s>0时，表明多数用户在该题目得分较高，s越大，则认为该题目难度越低；
偏度s<0时，表明多数用户在该题目得分较低，s越小，则认为该题目难度越高；
偏度s＝0，则认为题目难度中等。
6.根据权利要求1所描述的用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，其特征在于：步骤四中的分析结果主要分为以下几种情形：
峰度k值越小，分布形态越平缓，呈现低阔峰分布形态，表明题目区分度越好；
峰度k值越大，分布形态越陡峭，呈现高狭峰分布形态，表明题目区分度越小。
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