[发明专利]一种基于词汇语义相似度的学生能力达成度评价度量方法

权利要求书

1.一种基于词汇语义相似度的学生能力达成度评价度量方法，包括以下步骤：

步骤一：分析考试试题对毕业要求指标点的覆盖度，分别提取考试试卷中每道题目以及与该考试试卷相应的课程所对应毕业要求指标点的关键词，组成其各自的关键词索引列表；

步骤二：基于词汇间距离度量计算每道考试题目与每个指标点的关键词索引列表的相似度，累加所有考题与该指标的相似度结果，将所得的结果与1比较取较小值，即得到考试试卷对该指标点的覆盖度因素B_j；

步骤三：计算所有评价对象的教学活动平均成绩与目标成绩的比值，令其为A，得到该教学活动对指标点的综合达成度T_z＝A×B_j；

步骤四：根据教学活动对指标点的权重系数矩阵，将每门课程与其所对应的权重系数的乘积累加，得到该指标点的达成度评价值；

步骤五：设定毕业要求指标点的达成度评价值阈值，将得到的该指标点的达成度评价值与阈值进行比较，若达成度评价值大于阈值，则认为该项毕业要求指标点达成，否则达成失败。

2.根据权利要求1所述的基于词汇语义相似度的学生能力达成度评价度量方法，其特征在于：所述步骤二的具体步骤为：

(1)计算每道考试题目与每个指标点的关键词索引列表的相似度；

考试内容中的考试题目i的关键词索引列表M_i词语集合为{W_i1，W_i2，...，W_in}，毕业要求指标点j的关键词索引列表S_j词语集合为{W_j1，W_j2，...，W_jm}，由此得到两个列表的相似度矩阵M_iS_j计算公式：

其中，W_i1W_j2为列表M_i中词语W_i1与列表S_j中词语W_j2的相似度，W_i1W_j2计算公式如下：

Wi1Wj2=α×(li+lj)[Dis(Wi1,Wj2)+α]×max(|li-lj|,1)]]>

其中l_i，l_j是W_i1W_j2分别所处的层次,Dis(W_i1，W_j2)为词语间的距离，α为可调节参数，0＜α＜1；

(2)计算最大序列值矩阵maxM_iS_j；

首先取矩阵M_iS_j中元素的最大值MS₁放入序列maxM_iS_j中，然后将此最大值所在的行和列删除，形成新的矩阵，在新矩阵中再取出最大值MS₂放在序列maxM_iS_j中的MS₁之后，如此循环直至矩阵为空，得到最大值序列maxM_iS_j：

maxM_iS_j＝{MS₁，MS₂，...，MS_K}；

(3)获取列表M_i，S_j的相似度，即覆盖度因素Sin(M_i，S_j)；

计算公式如下：

Sim(Mi,Sj)=1max(len(Sj),len(Mi))Σi=1kMSi]]>

其中len(M_i)为列表M_i中所含关键词的个数,len(S_j)为列表S_j中所含关键词的个数；

(4)将覆盖度因素Sim(M_i，S_j)的和与1相比取较小值，此较小值即为考试内容对毕业要求指标点的覆盖度B_j。