[发明专利]提供在线诊断学习的方法和装置

权利要求书

1.一种提供在线诊断学习的方法，其特征在于，所述方法包括：

1）试题关联计算：利用频繁二项集算法对用户的答题记录进行计算，得到所有答错试题两两之间的相关度，其中，相关度用皮尔逊相关系数描述，答题记录至少需要达到500人次；

2）建立诊断学习库：将所有相关度高于0.5的试题对根据题号放入诊断学习库中；

3）在线推送：根据相关度的大小，对诊断学习库中的试题对降序排序，当用户进行在线答题时，如果答错则将诊断学习库中的关联试题按照排序后的顺序依次推送给该用户作答，若用户正确作答或关联试题推送完毕则停止推送；

4）修正更新：为诊断学习库中的每组试题对均设置三个选项，分别为非常相关，一般相关和不相关，当用户答完推送的关联试题时，提醒用户在这三个选项中选取一项作为反馈，根据用户的反馈，修正试题对的相关系数，同时更新诊断学习库；

所述的步骤1）中，频繁二项集算法的原理描述如下：

1.1）遍历学生答错试题记录，统计每道试题的答错次数；

1.2）对每个学生答错的试题两两组合形成试题对，统计每个试题对出现次数；

1.3）根据皮尔逊相关系数来计算所有答错试题两两之间的相关度；

根据此场景对皮尔逊相关系数进行引申并形成如下公式：

其中，T_A为题A错误的次数，T_B为题B错误的次数，T_AB为A，B共同错误的次数，T为参加答题的总人数。

2.根据权利要求1所述的一种提供在线诊断学习的方法，其特征在于，所述的步骤1）中，数据为用户答错试题的题号，每个试题必须有唯一的题号来保证试题之间不会出现重复，最后得出的是成对试题之间的相关度且相关度是以所有用户的答题情况为基础计算得到的。

3.根据权利要求1所述的一种提供在线诊断学习的方法，其特征在于，所述的步骤4）中，若用户选择非常相关，则试题对相关系数加上0.1，若用户选择一般相关，则试题对相关系数保持不变，若用户选择不相关，则试题对相关系数减去0.1。

4.一种应用如权利要求1所述的方法的提供在线诊断学习的装置，其特征在于，包括：

1）试题关联计算模块，用于根据频繁二项集算法对用户的答题记录进行计算，得到所有答错试题两两之间的相关度；

2）诊断学习库模块，用于存储相关度高于0.5的试题对；

3）在线推送模块，用于给用户推送诊断学习库中的试题；

4）修正更新模块，用于修正诊断学习库中的试题对相关系数。

5.根据权利要求４所述的在线诊断学习的装置，其特征在于，所述在线推送模块具体包括：

排序单元，用于对诊断学习库中的试题对降序排序；

推送单元，用于按照排序后的顺序，依次推送关联试题给用户进行作答。

6.根据权利要求４所述的在线诊断学习的装置，其特征在于，所述修正更新模块具体包括：

修正单元，用于对诊断学习库中试题对的相关系数进行修正；

更新单元，用于更新诊断学习库。