CN113157713A - 题目分组更新方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种题目分组更新方法、装置、设备及存储介质。其中，方法包括：获取待优化题组的整体一致性参数；在确定整体一致性参数小于预设一致性阈值的情况下，在待优化题组中确定目标题目；获取目标题目匹配的目标题组，将目标题目从待优化题组中更新至目标题组中。本发明实施例可以实现题目分组的自动化更新，确保题目分组更新过程的高效性和准确性，进而提升题目的有效利用率。

Description

题目分组更新方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种题目分组更新方法、装 置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在人工智能在线教育领域中，实现个性化学习的核心是自适应推荐模式， 也就是根据学习者个体的表现差异和内在水平，推荐不同内容和不同顺序的学 习资源，从而规划不同的学习路径。其中，题目是最为核心的学习资源，而决 定题目与学习者学习情况是否匹配的关键依赖信息就是它所在的分组。

在现有技术中，通常根据“知识点+难度”对题目进行分组，一般由内容研 发者在编写题目时同步给出。一个知识点一个难度下一般有多道题目，一道题 目也可能从属于多个知识点，有了这样的对应关系，才可以有针对性地帮助学 习者提高。

然而，由于学习者整体水平的动态变化以及人工对题目分组难以避免的疏 漏，会导致部分题目所属分组与之不匹配，例如同一分组中可能出现难度过易 过难、区分度过低或拉低整体测验信度的题目。针对于此，简单的操作是直接 从题库中剔除，细致但人工成本较高的做法是反馈给专家老师以修改题目所属 分组并后续验证。前者过于粗糙，同时也有资源上的浪费，会增加题目开发的 负担；后者虽保留了题目，但人工成本过大，难以大批量、自动化地进行。

发明内容

本发明实施例提供一种题目分组更新方法、装置、计算机设备及存储介质， 以实现题目分组的自动化更新，确保题目分组更新过程的高效性和准确性，进 而提升题目的有效利用率。

第一方面，本发明实施例提供了一种题目分组更新方法，包括：

获取待优化题组的整体一致性参数；

在确定所述整体一致性参数小于预设一致性阈值的情况下，在所述待优化 题组中确定目标题目；

获取所述目标题目匹配的目标题组，将所述目标题目从所述待优化题组中 更新至所述目标题组中。

第二方面，本发明实施例还提供了一种题目分组更新装置，包括：

整体一致性获取模块，用于获取待优化题组的整体一致性参数；

目标题目确定模块，用于在确定所述整体一致性参数小于预设一致性阈值 的情况下，在所述待优化题组中确定目标题目；

目标题组更新模块，用于获取所述目标题目匹配的目标题组，将所述目标 题目从所述待优化题组中更新至所述目标题组中。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多 个处理器实现本发明任意实施例所提供的题目分组更新方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算 机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的题目分组更新 方法。

本发明实施例通过获取待优化题组的一致性参数，以根据其一致性参数小 于预设阈值的情况，确定该待优化题组中存在与之不匹配的题目，并从中确定 出该不匹配的目标题目，进而为目标题目确定更为匹配的分组，实现题目分组 的优化更新，解决了现有技术中由于题目分组不恰当导致题目资源浪费或题目 重新分组成本过高的技术问题，实现题目分组的自动化更新，确保题目分组更 新过程的高效性和准确性，进而提升题目的有效利用率。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种题目分组更新方法的流程图。

图2为本发明实施例二提供的一种题目分组更新方法的流程图。

图3为本发明实施例二提供的一种题目分组更新方法的流程示意图。

图4为本发明实施例二提供的一种记录待优化题组得分结果的Excel界面 示意图。

图5为本发明实施例二提供的一种计算并记录整体一致性参数的Excel界 面示意图。

图6为本发明实施例二提供的一种计算并记录剩余一致性参数的Excel界 面示意图。

图7为本发明实施例二提供的一种计算并记录目标题目区分度参数的Excel 界面示意图。

图8为本发明实施例二提供的一种计算并记录题目得分率参数的Excel界 面示意图。

图9为本发明实施例二提供的一种记录关联低难度题组得分结果的Excel 界面示意图。

图10为本发明实施例二提供的一种计算并记录独立一致性参数以及组合 一致性参数的Excel界面示意图。

图11为本发明实施例三提供的一种题目分组更新装置的结构示意图。

图12为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此 处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部 分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示 例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或 步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同 时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可 以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于 方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种题目分组更新方法的流程图，本实施例 可适用于对题目分组进行自动化更新的情况，该方法可以由本发明实施例提供 的题目分组更新装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并一 般可集成在计算机设备中。相应的，如图1所示，该方法包括如下操作：

S110、获取待优化题组的整体一致性参数。

其中，待优化题组可以是具有相同或相似特征的题目的集合。整体一致性 参数可以是与待优化题组中的各题目之间的特征相似程度正相关的数据。

相应的，可以对各题目的特定特征进行评估，从而根据各题目之间的特征 相似程度，对全部需要分组的题目进行划分，将特征相同或相似的题目划分至 同一题组。具体的，对题目分组所参考的特征可以是任意可以描述题目质量的 特征，例如可以包括题目所考察的知识点以及题目难度。对同一题组中各题目 之间特征的相似度要求的严格程度可以根据需要确定。对题目的特征评估以及 分组可以通过人工测评并标记的方法实现，也可以通过自动化方法实现。

进一步的，确定题目分组后，由于学习者整体水平的动态变化，以及自动 或手动进行题目分组过程中可能出现的误差，可以针对每个题组进行检验优化， 以确保同一题组中的全部题目之间保持较高的一致性。待优化题组可以是任意 需要进行检验的题组，可以通过获取其整体一致性参数，以确定该待优化题组 当前包括的全部题目之间的特征相似程度，从而可以根据特征相似程度确定该 待优化题组中是否存在与其不匹配的题目。

可选的，获取待优化题组的整体一致性参数，可以包括：获取待优化题组 中的题目总数量、学习者对待优化题组中的题目进行作答所得的单题得分数以 及总分数；根据题目总数量、单题得分数以及总分数，计算待优化题组对应的 克伦巴赫α系数，作为待优化题组的整体一致性参数。

具体的，可以根据以下公式计算待优化题组对应的克伦巴赫α系数：

其中，n为待优化题组中的题目总数量，

为学习者对待优化题组中的题目 进行作答所得的单题得分数方差，

为学习者对待优化题组中的题目进行作答 所得的总分数方差。示例性的，表1为一种常用的克伦巴赫α系数与题组内部一 致性评价之间的对应关系表。克伦巴赫α系数的数值越高，可以说明待优化题组 中各题目之间的特征相似度越高。

表1

克伦巴赫α系数范围	题组内部一致性评价
		<0.65	不能接受
0.65～0.7	最小可接受值
		0.7～0.8	相当好
≥0.8	非常好

S120、在确定所述整体一致性参数小于预设一致性阈值的情况下，在所述 待优化题组中确定目标题目。

其中，预设一致性阈值可以是同一题组中的各题目均特征相同或相似时， 该题组整体一致性参数可能达到的最低值。目标题目可以是待优化题组中与其 他题目之间存在不相同或相似的特征的题目。

相应的，可以根据整体一致性参数取值范围，以及对各题组内部各题目之 间特征的相似度的要求预先确定预设一致性阈值，即对各题组内部各题目之间 特征的相似度要求越高，预设一致性阈值可以在整体一致性参数取值范围内越 高。因此，若待优化题组的整体一致性参数小于预设一致性阈值，则可以说明 待优化题组中的各题目之间的特征相似度不满足分组要求，存在目标题目与该 待优化题组中的其他题目的特征相似度均偏低，即根据分组要求，目标题目与 其当前所属的待优化题组之间不匹配。进一步的，在确定待优化题组中存在目 标题目与该分组不匹配的情况下，可以在待优化题组中确定出该目标题目。

S130、获取所述目标题目匹配的目标题组，将所述目标题目从所述待优化 题组中更新至所述目标题组中。

其中，目标题组可以是与目标题目匹配的题组，目标题组中的各题目与目 标题目之间的特征相似度可以满足分组要求。

相应的，在待优化题组中确定出目标题目后，可以根据目标题目的特征为 其确定最为匹配的目标题组，进而可以将目标题目从当前所属的待优化题组中 剔除，添加至目标题组中，以确保待优化题组中与其不匹配的题目被剔除，同 时，被剔除的题目可以重新分组到更匹配的题组中。

本发明实施例提供了一种题目分组更新方法，通过获取待优化题组的一致 性参数，以根据其一致性参数小于预设阈值的情况，确定该待优化题组中存在 与之不匹配的题目，并从中确定出该不匹配的目标题目，进而为目标题目确定 更为匹配的分组，实现题目分组的优化更新，解决了现有技术中由于题目分组 不恰当导致题目资源浪费或题目重新分组成本过高的技术问题，实现题目分组 的自动化更新，确保题目分组更新过程的高效性和准确性，进而提升题目的有 效利用率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种题目分组更新方法的流程图。本发明实 施例以上述实施例为基础进行具体化，在本发明实施例中，给出了在所述待优 化题组中确定目标题目的具体可选的实现方式。

如图2所示，本发明实施例的方法具体包括：

S210、获取待优化题组的整体一致性参数。

S220、判断所述整体一致性参数是否小于预设一致性阈值，若是，则执行 步骤S230～S240，否则，执行S250。

S230、在所述待优化题组中确定目标题目。

在本发明的一个可选实施例中，S230具体可以包括：

S231、依次将所述待优化题组中的题目确定为待定题目，并获取所述待优 化题组中除所述待定题目之外的剩余题目的剩余一致性参数。

其中，待定题目可以是待优化题组中任意需要判定是否与待优化题组匹配 的题目。剩余题目可以是待优化题组中除待定题目之外的全部题目。剩余一致 性参数可以是与同一题组的各剩余题目之间的特征相似程度正相关的数据，可 以是采用整体一致性参数的获取方法得到的。

相应的，若待优化题组的整体一致性参数小于预设一致性阈值，可以确定 待优化题组中存在与其不匹配的目标题目，则可以依次将待优化题组中的题目 确定为待定题目，以依次判断待优化题组中的各题目是否与其匹配。

进一步的，在确定任意一个待定题目后，可以获取待优化题组中除待定题 目之外的剩余题目的剩余一致性参数，则根据剩余整体一致性参数可以确定剩 余题目之间的特征相似度。通过将待优化题组中的题目依次作为待定题目并获 取对应的剩余一致性参数，可以得到与待优化题组中的题目总数量相同数量的 多组剩余题目以及与多组剩余题目一一对应的剩余一致性参数。

S232、在确定存在任一所述剩余一致性参数大于所述整体一致性参数的情 况下，根据所述剩余一致性参数确定目标一致性参数。

其中，目标一致性参数可以是大于整体一致性参数的剩余一致性参数中， 数值最高的至少一个剩余一致性参数。

相应的，若任意剩余一致性参数大于整体一致性参数，则可以说明该待优 化题组中，存在至少一个题目被剔除后，可以使待优化题组内部题目的特征相 似程度高于原本的特征相似度。剩余一致性参数越高，可以说明对应的剩余题 目之间的特征相似度越高，由该部分剩余题目构成的题组具有越高的题目分组 准确度。

进一步的，可以在大于整体一致性参数的剩余一致性参数中确定目标一致 性参数，其数量可以根据需要确定。例如可以获取各剩余一致性参数减去整体 一致性参数的差值，将所得差值为最大正数的剩余一致性参数确定为目标一致 性参数；也可以将所得差值大于一定阈值的一个或多个剩余一致性参数均确定 为目标一致性参数。

S233、获取与所述目标一致性参数对应的所述待定题目作为目标题目。

相应的，若任意待定题目对应的剩余题目的剩余一致性参数被确定为目标 一致性参数，则可以说明将该待定题目从待优化题组中剔除后，待优化题组内 部题目的特征相似程度可以在最大程度上提高，因此可以将该待定题目确定为 目标题目。

S240、获取所述目标题目匹配的目标题组，将所述目标题目从所述待优化 题组中更新至所述目标题组中。

在本发明的一个可选实施例中，获取所述目标题目匹配的目标题组，可以 包括：获取所述目标题目的区分度参数；在确定所述区分度参数小于或等于预 设区分度阈值的情况下，获取所述待优化题组的关联知识点题组，在所述关联 知识点题组中确定所述目标题组。

其中，区分度参数可以是与目标题目针对待优化题组所考察的知识点的区 分度正相关的数据。题目的区分度用于描述对特定知识点掌握水平不同的学习 者对该题目作答，其所得分数与其对该知识点的掌握水平之间的相关程度；若 对该知识点掌握水平程度越高的学习者，对题目作答所得分数越高，则其相关 程度越高，题目的区分度越高。预设区分度阈值可以是任意题目针对其所考察 的知识点的区分度可能出现的最小值。关联知识点题组可以是所考察的知识点 与待优化题组所考察的知识点属于同一父级知识点的题组。

相应的，进行题目分组时可以考虑到题目所考察的知识点，可以将考察同 一知识点的题目划分为同一题组，则同一题组中的题目均用于考察同一知识点， 即针对同一知识点的区分度相同或相似。若目标题目的区分度参数小于或等于 预设区分度阈值，则可以说明目标题目针对待优化题组所考察的知识点的区分 度较小，即任意学习者对目标题目作答所得分数无法准确反映该学习者对该知 识点的掌握水平。因此，在确定目标题目的区分度参数小于或等于预设区分度 阈值的情况下，可以确定目标题目更为匹配的分组可能是待优化题组的关联知 识点题组，则可以获取各关联知识点题组，以在各关联知识点题组中确定目标 题组。

可选的，获取所述目标题目的区分度参数，可以包括：获取各学习者对目 标题目作答所得目标题目得分数、各学习者对待优化题组全部题目作答所得总 分数以及学习者总人数；根据目标题目得分数、总分数以及总人数，计算目标 题目的皮尔逊相关系数，作为目标题目的区分度参数。

具体的，可以根据以下公式计算目标题目的皮尔逊相关系数r_i：

其中，Cov_xy为目标题目得分数序列与总分数序列的协方差，s_x为目标题目 分数的标准差，s_y为总分数标准差。进一步的，可以根据以下公式计算协方差 Cov_xy：

其中，x为学生个体的目标题目得分数，

为学生平均目标题目得分，y为 学生个体总分数，

为学生平均总分数，m为学生总人数。

示例性的，表2为一种常用的皮尔逊相关系数与题目区分度评价之间的对 应关系表。皮尔逊相关系数的数值越高，可以说明题目针对该知识点的区分度 越好。

表2

皮尔逊相关系数r范围	题目区分度评价
		<0.2	需要修改
0.2～0.29	可接受的
		0.3～0.39	合格
≥0.4	较好

上述实施方式基于题目针对知识点的区分度，实现基于各题目所考察的知 识点在题组中筛除分组出现偏差的题目，从而确保同一题组中的题目均考察同 一知识点，优化题组内部题目一致性。

在本发明的一个可选实施例中，获取所述目标题目匹配的目标题组，可以 包括：获取所述目标题目的区分度参数；在确定所述区分度参数大于预设区分 度阈值的情况下，获取所述待优化题组的关联难度题组，在所述关联难度题组 中确定所述目标题组。

其中，关联难度题组可以是与待优化题组考察同一知识点但难度不同的题 组。

相应的，若目标题目的区分度参数大于预设区分度阈值，则可以说明目标 题目针对待优化题组所考察的知识点的区分度足够大，即任意学习者对目标题 目作答所得分数可以准确反映该学习者对该知识点的掌握水平。

进一步的，进行题目分组时还可以考虑到题目难度，使同一题组内部题目 的难度相同或相似，则考察同一知识点的不同题组可以分别对应不同难度。因 此，在确定目标题目的区分度参数大于预设区分度阈值的情况下，可以确定目 标题目更为匹配的分组可能是待优化题组的关联难度题组，则可以获取各关联 难度题组，以在各关联难度题组中确定目标题组。

在本发明的一个可选实施例中，所述获取所述待优化题组的关联难度题组， 可以包括：获取所述目标题目的得分率参数，以及所述待优化题组中除所述目 标题目之外的剩余题目的得分率平均值；在确定所述得分率参数小于所述得分 率平均值的情况下，获取所述待优化题组的关联高难度题组；在确定所述得分 率参数大于所述得分率平均值的情况下，获取所述待优化题组的关联低难度题 组。

其中，得分率参数可以是与题目的难度负相关的数据。得分率平均值可以 是各剩余题目的得分率参数的平均值。关联高难度题组可以是与待优化题组考 察同一知识点但难度高于待优化题组的题组。关联低难度题组可以是与待优化 题组考察同一知识点但难度低于待优化题组的题组。

相应的，若目标题目的得分率参数小于剩余题目得分率平均值，可以说明 目标题目的难度高于剩余题目的平均难度，则确定目标题目更为匹配的分组可 能是待优化题组的关联高难度题组，则可以获取各关联高难度题组，以在各关 联高难度题组中确定目标题组。若目标题目的得分率参数大于剩余题目得分率 平均值，可以说明目标题目的难度低于剩余题目的平均难度，则确定目标题目 更为匹配的分组可能是待优化题组的关联低难度题组，则可以获取各关联低难 度题组，以在各关联低难度题组中确定目标题组。

具体的，题目的得分率参数可以是学习者对该题目作答所得分数与该题目 总分数的比值的平均值，也可以是学习者对该题目作答的通过率或正确率等。

可选的，获取所述目标题目或任一剩余题目的得分率参数，可以包括：获 取各学习者对目标题目或剩余题目作答的得分平均值，以及学习者所作答题目 的总分数；根据得分平均值和总分数计算题目的得分率。

具体的，可以根据以下公式计算题目的得分率参数：

其中，P_i为第i题的得分率参数，i＝1,2,3,...,n，

为m个学生对第i题的得 分均值，j＝1,2,3,...,m，x_i为第i题总分数。得分率参数的取值在0～1之间，其数 值越小，表示题目越难；数值越大，表示题目越简单。

在本发明的一个可选实施例中，在关联知识点题组或关联难度题组中确定 目标题组，可以包括：分别获取各关联知识点题组或各关联难度题组的独立一 致性参数，以及各所述关联知识点题组或各所述关联难度题组中的全部题目与 所述目标题目的组合一致性参数；在确定存在任一所述关联知识点题组或所述 关联难度题组对应的所述组合一致性参数大于或等于所述独立一致性参数的情 况下，根据所述组合一致性参数确定目标组合一致性参数；获取与所述目标组 合一致性参数对应的所述关联知识点题组或所述关联难度题组作为所述目标题 组。

其中，独立一致性参数可以是与关联知识点题组或关联难度题组中的各题 目之间的特征相似度正相关的数据。组合一致性参数可以是与包括关联知识点 题组或关联难度题组内部题目与目标题目在内的各题目之间特征相似度正相关 的数据，可以是采用独立一致性参数的获取方法得到的。目标组合一致性参数 可以是大于独立一致性参数的组合一致性参数中，数值最高的组合一致性参数。

相应的，若组合一致性参数大于或等于独立一致性参数，则说明若将目标 题目添加至该组合一致性参数对应的关联知识点题组或关联难度题组，得到的 新的题组内部题目的特征相似度提高或保持不变。进一步的，组合一致性参数 越高，可以说明目标题目与对应的关联知识点题组或关联难度题组的原有题目 之间的特征相似度越高，将目标题目重新分组至该题组所得的新题组具有越高 的题目分组准确度。因此，可以大于独立一致性参数的组合一致性参数中，获 取数值最高的组合一致性参数作为目标组合一致性参数。

在本发明的一个可选实施例中，在所述获取各关联知识点题组或各关联难 度题组的独立一致性参数，以及各所述关联知识点题组或各所述关联难度题组 中的全部题目与所述目标题目的组合一致性参数之后，还可以包括：在确定所 述组合一致性参数均小于所述独立一致性参数的情况下，停止获取所述目标题 目匹配的目标题组；或，确定所述目标题目的目标推出状态。

其中，目标推出状态可以是描述对目标题目匹配的目标题组进行获取的过 程状态。

相应的，若组合一致性参数均小于独立一致性参数，可以说明无论将目标 题目添加至任何一个关联知识点题组或关联难度题组，均会导致新生成的题组 内部题目的特征相似度下降，即对原有关联知识点题组或关联难度题组的分组 准确度造成破坏，因此可以停止获取目标题目匹配的目标题组。

进一步的，也可以确定目标题目的目标推出状态为暂时不可获取到其匹配 的目标题组，以对目标题目进行标记或反馈至后台管理人员，以表明目标题目 有待进一步修改、进一步更新分组或删除等。

S250、确定待优化题组无需优化。

相应的，若待优化题组的整体一致性参数大于或等于预设一致性阈值，说 明其内部题目之间的特征相似度足够高，根据分组要求可以确定各题目与待优 化题组均匹配。

示例性的，图3是本发明实施例二提供的一种题目分组更新方法的流程示 意图。在一个具体的例子中，如图3所示，若知识点K难度D题组下的题目有 3道，分别是q₁、q₂和q₃，可以用K∩D＝{q₁，q₂，q₃}表示该题组。同时，有3 个学生在这3道题上均有得分，可以调用Excel软件记录得分情况并进行后续 计算。图4为记录待优化题组得分结果的Excel界面示意图，如图4所示，得 分数值写入单元格B2～D4中。

在对题组K∩D进行检测或优化的过程中，首先，可以根据图4计算题组 K∩D的克伦巴赫α系数作为整体一致性参数。图5为计算并记录整体一致性参 数的Excel界面示意图，如图5所示，先算出各学生3道题总分，分别写入单 元格E2～E4中；再算出各题得分列及总分列的方差var，写入单元格B5～E5中； 将各方差作为输入，结合Excel公式fx＝(1-SUM(B5:D5)/E5)*3/2，可以算出完整 题组的α＝0.66，写入单元格B9中。

若预设一致性阈值ε₁＝0.7，此时α<₁，题组一致性不达标，需要计算依 次将q₁、q₂和q₃删除后，剩余两题目的克伦巴赫α系数α₁、α₂和α₃。图6为计 算并记录剩余一致性参数的Excel界面示意图，如图6所示，计算分别去掉3 题后的个人总分，写入单元格F2～H4中；计算3个新总分列的方差，写入单元 格F5～H5中；利用相关Excel公式，得到分别去掉3题后的α₁、α₂和α₃，写入 单元格B8～D8中。进而可以确定存在Δα＝α₂-α＝0.74-0.66>0，α₁和α₃均小于α，所以q₂不适合该题组，即目标题目q_obj＝q₂。

进一步的，计算题目q₂的皮尔逊相关系数r₂，作为目标题目的区分度参数。 图7为计算并记录目标题目区分度参数的Excel界面示意图，如图7所示，利 用相关Excel公式计算得到的题目q₂的皮尔逊相关系数r₂写入单元格C7中。 此外，单元格B7和D7中分别写入了题目q₁的皮尔逊相关系数r₁以及题目q₃的皮尔逊相关系数r₃，为非必要计算。

若预设区分度阈值ε₂＝0.3，此时r₂>ε₂，说明该题衡量对应知识点水平时， 基本符合水平高得分高、水平低得分低的规律，更优分组可能在当前知识点下 的其它难度组，进而需获得当前组3道题的难度。图8为计算并记录题目得分 率参数的Excel界面示意图，如图8所示，利用相关Excel公式计算得到的题目 q₁、q₂和q₃的得分率P₁、P₂和P₃写入单元格B6～D6中。由于所有题目得分都 归一化到0～1之间，所以得分率等价于对应题目得分列均值。因此，可以得到

则目标题目q₂可能属于同一知 识点更低难度组，可以获取关联低难度题组以最终定位目标题组。

若以此时原题组的关联低难度题组仅存在一组的情况为例，则需检验将目 标题目放进该题组后得到的克伦巴赫α系数是否比该题组原克伦巴赫α系数有所 降低。图9为记录关联低难度题组得分结果的Excel界面示意图，如图9所示， 单元格B2～D4中分别写有上述3名学生对关联低难度题组中原有题目的得分， 单元格E2～E4中写有加入至该题组的目标题目的得分。图10为计算并记录独 立一致性参数以及组合一致性参数的Excel界面示意图，如图10所示，上述完 整4道题目的组合一致性参数α′＝0.21，去掉目标题目后的独立一致性参数 α′₄＝0.10，则计算Δα′＝α′₄-α′＝0.10-0.21<0，因此，该关联低难度题组 为目标题目的新分组，目标题目匹配于该关联低难度题组所考察的知识点及难 度。

本发明实施例提供了一种题目分组更新方法，通过获取待优化题组的一致 性参数，以根据其一致性参数小于预设阈值的情况，确定该待优化题组中存在 与之不匹配的题目，并从中确定出该不匹配的目标题目，进而为目标题目确定 更为匹配的分组，实现题目分组的优化更新，解决了现有技术中由于题目分组 不恰当导致题目资源浪费或题目重新分组成本过高的技术问题，实现题目分组 的自动化更新，确保题目分组更新过程的高效性和准确性，进而提升题目的有 效利用率；进一步地，基于对剔除或新增任意题目后，生成的新题组的内部一 致性变化的判断，实现精准定位到分组不恰当的题目以及该题目适合的题组。

实施例三

图11为本发明实施例三提供的一种题目分组更新装置的结构示意图，如图 11所示，所述装置包括：整体一致性获取模块310、目标题目确定模块320和 目标题组更新模块330。

其中，整体一致性获取模块310，用于获取待优化题组的整体一致性参数。

目标题目确定模块320，用于在确定所述整体一致性参数小于预设一致性 阈值的情况下，在所述待优化题组中确定目标题目。

目标题组更新模块330，用于获取所述目标题目匹配的目标题组，将所述 目标题目从所述待优化题组中更新至所述目标题组中。

在本发明实施例的一个可选实施方式中，目标题目确定模块320，具体可 以用于：依次将所述待优化题组中的题目确定为待定题目，并获取所述待优化 题组中除所述待定题目之外的剩余题目的剩余一致性参数；在确定存在任一所 述剩余一致性参数大于所述整体一致性参数的情况下，根据所述剩余一致性参 数确定目标一致性参数；获取与所述目标一致性参数对应的所述待定题目作为 目标题目。

在本发明实施例的一个可选实施方式中，目标题组更新模块330，可以包 括：区分度获取子模块，用于获取所述目标题目的区分度参数；关联知识点题 组获取子模块，用于在确定所述区分度参数小于或等于预设区分度阈值的情况 下，获取所述待优化题组的关联知识点题组，在所述关联知识点题组中确定所 述目标题组。

在本发明实施例的一个可选实施方式中，目标题组更新模块330，可以包 括：区分度获取子模块，用于获取所述目标题目的区分度参数；关联难度题组 获取子模块，用于在确定所述区分度参数大于预设区分度阈值的情况下，获取 所述待优化题组的关联难度题组，在所述关联难度题组中确定所述目标题组。

在本发明实施例的一个可选实施方式中，关联难度题组获取子模块，具体 可以用于：获取所述目标题目的得分率参数，以及所述待优化题组中除所述目 标题目之外的剩余题目的得分率平均值；在确定所述得分率参数小于所述得分 率平均值的情况下，获取所述待优化题组的关联高难度题组；在确定所述得分 率参数大于所述得分率平均值的情况下，获取所述待优化题组的关联低难度题 组。

在本发明实施例的一个可选实施方式中，关联知识点题组获取子模块，具 体可以用于：分别获取各关联知识点题组的独立一致性参数，以及各所述关联 知识点题组中的全部题目与所述目标题目的组合一致性参数；在确定存在任一 所述关联知识点题组对应的所述组合一致性参数大于或等于所述独立一致性参 数的情况下，根据所述组合一致性参数确定目标组合一致性参数；获取与所述 目标组合一致性参数对应的所述关联知识点题组作为所述目标题组。

在本发明实施例的一个可选实施方式中，关联难度题组获取子模块，具体 可以用于：分别获取各关联难度题组的独立一致性参数，以及各所述关联难度 题组中的全部题目与所述目标题目的组合一致性参数；在确定存在任一所述关 联难度题组对应的所述组合一致性参数大于或等于所述独立一致性参数的情况 下，根据所述组合一致性参数确定目标组合一致性参数；获取与所述目标组合 一致性参数对应的所述关联难度题组作为所述目标题组。

在本发明实施例的一个可选实施方式中，关联知识点题组获取子模块和关 联难度题组获取子模块，具体还可以用于：在确定所述组合一致性参数均小于 所述独立一致性参数的情况下，停止获取所述目标题目匹配的目标题组；或， 确定所述目标题目的目标推出状态。

上述装置可执行本发明任意实施例所提供的题目分组更新方法，具备执行 题目分组更新方法相应的功能模块和有益效果。

本发明实施例提供了一种题目分组更新装置，通过获取待优化题组的一致 性参数，以根据其一致性参数小于预设阈值的情况，确定该待优化题组中存在 与之不匹配的题目，并从中确定出该不匹配的目标题目，进而为目标题目确定 更为匹配的分组，实现题目分组的优化更新，解决了现有技术中由于题目分组 不恰当导致题目资源浪费或题目重新分组成本过高的技术问题，实现题目分组 的自动化更新，确保题目分组更新过程的高效性和准确性，进而提升题目的有 效利用率。

实施例四

图12为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。图12示出 了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图12显示的 计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任 何限制。

如图12所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12 的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器16，存储器28，连接不同系统 组件(包括存储器28和处理器16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控 制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线 结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构 (ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标 准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何 能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的 和不可移动的介质。

存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存 取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括 其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例， 存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图12未显示，通常 称为“硬盘驱动器”)。尽管图12中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁 盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如 CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下， 每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可 以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块， 这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如 存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用 程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包 括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/ 或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、 显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互 的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行 通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/ 输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与 一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例 如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其 它模块通信。应当明白，尽管图12中未示出，可以结合计算机设备12使用其 它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、 外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理器16通过运行存储在存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以 及数据处理，实现本发明实施例所提供的题目分组更新方法：获取待优化题组 的整体一致性参数；在确定所述整体一致性参数小于预设一致性阈值的情况下， 在所述待优化题组中确定目标题目；获取所述目标题目匹配的目标题组，将所 述目标题目从所述待优化题组中更新至所述目标题组中。

实施例五

本发明实施例五提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序， 该程序被处理器执行时，实现本发明实施例所提供的题目分组更新方法：获取 待优化题组的整体一致性参数；在确定所述整体一致性参数小于预设一致性阈 值的情况下，在所述待优化题组中确定目标题目；获取所述目标题目匹配的目 标题组，将所述目标题目从所述待优化题组中更新至所述目标题组中。

可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以 是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可 以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或 者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包 括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储 器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、 光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者 上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或 存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与 其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据 信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种 形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读 的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算 机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用 或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不 限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计 算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、 Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的 程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算 机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算 机上执行、或者完全在远程计算机或计算机设备上执行。在涉及远程计算机的 情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网 (WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员 会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进 行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽 然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以 上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例， 而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种题目分组更新方法，其特征在于，包括：

获取待优化题组的整体一致性参数；

在确定所述整体一致性参数小于预设一致性阈值的情况下，在所述待优化题组中确定目标题目；

获取所述目标题目匹配的目标题组，将所述目标题目从所述待优化题组中更新至所述目标题组中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述待优化题组中确定目标题目，包括：

依次将所述待优化题组中的题目确定为待定题目，并获取所述待优化题组中除所述待定题目之外的剩余题目的剩余一致性参数；

在确定存在任一所述剩余一致性参数大于所述整体一致性参数的情况下，根据所述剩余一致性参数确定目标一致性参数；

获取与所述目标一致性参数对应的所述待定题目作为目标题目。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标题目匹配的目标题组，包括：

获取所述目标题目的区分度参数；

在确定所述区分度参数小于或等于预设区分度阈值的情况下，获取所述待优化题组的关联知识点题组，在所述关联知识点题组中确定所述目标题组。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标题目匹配的目标题组，包括：

获取所述目标题目的区分度参数；

在确定所述区分度参数大于预设区分度阈值的情况下，获取所述待优化题组的关联难度题组，在所述关联难度题组中确定所述目标题组。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述待优化题组的关联难度题组，包括：

获取所述目标题目的得分率参数，以及所述待优化题组中除所述目标题目之外的剩余题目的得分率平均值；

在确定所述得分率参数小于所述得分率平均值的情况下，获取所述待优化题组的关联高难度题组；

在确定所述得分率参数大于所述得分率平均值的情况下，获取所述待优化题组的关联低难度题组。

6.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在关联知识点题组或关联难度题组中确定目标题组，包括：

分别获取各关联知识点题组或各关联难度题组的独立一致性参数，以及各所述关联知识点题组或各所述关联难度题组中的全部题目与所述目标题目的组合一致性参数；

在确定存在任一所述关联知识点题组或所述关联难度题组对应的所述组合一致性参数大于或等于所述独立一致性参数的情况下，根据所述组合一致性参数确定目标组合一致性参数；

获取与所述目标组合一致性参数对应的所述关联知识点题组或所述关联难度题组作为所述目标题组。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述获取各关联知识点题组或各关联难度题组的独立一致性参数，以及各所述关联知识点题组或各所述关联难度题组中的全部题目与所述目标题目的组合一致性参数之后，还包括：

在确定所述组合一致性参数均小于所述独立一致性参数的情况下，停止获取所述目标题目匹配的目标题组；或，

确定所述目标题目的目标推出状态。

8.一种题目分组更新装置，其特征在于，包括：

整体一致性获取模块，用于获取待优化题组的整体一致性参数；

目标题目确定模块，用于在确定所述整体一致性参数小于预设一致性阈值的情况下，在所述待优化题组中确定目标题目；

目标题组更新模块，用于获取所述目标题目匹配的目标题组，将所述目标题目从所述待优化题组中更新至所述目标题组中。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的题目分组更新方法。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的题目分组更新方法。

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