[发明专利]基于试题相关性的出卷方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于试题相关性的出卷方法和装置。方法包括：1）根据用户先前在题库中的答题记录，计算每道试题的难度和所有试题对相关度；2）建立相关度矩阵；3）根据题库试题知识点数量与组卷总题量，计算每个知识点应分配的题量；4）根据试卷难度分布与组卷总题量确定各个难度区间应分配的题量；5）根据相关度矩阵建立试题图；6）根据试题图，得到各个知识点对应的最低相关度队列；7）采用轮转策略，依次选取每个知识点对应的最低相关度队列中的顶点，直至达到出卷所需题量为止。装置包括：难度计算模块、相关度计算模块、矩阵建立模块、抽取模块和出卷模块。本发明有助于改进计算机辅助教学，利用大数据，实现远程化、自动化教学。

技术领域

本发明涉及自动化出卷研究领域，具体涉及一种基于试题相关性的出卷方法和装置。

背景技术

随着计算机技术地快速发展和其在教育信息化领域地不断深入，利用计算机和自动化技术来辅助教学对促进当今的教育教学改革有着巨大的推动作用。在日常的教学中，考试仍然是检验学生知识掌握能力的主要方式，而考试最主要表现形式依然是以试卷的形式出现。传统的组卷是由出题者根据自己的知识、经验、风格来收集、选取试题，编制试题。虽然试题的效度、信用度很高，但是人为因素会导致试卷覆盖的知识面变窄，考点不全面，并且把握不了试卷的整体难度，使得学生答题反映出来的情况不够真实。另外，在出试卷的过程中会花费出卷人大量的精力与时间，而且试卷效果并不理想，因此如何进行自动化出卷且试卷的质量需达到较高标准是众多教育工作者一直关心和努力研究的方向。

随着教育大数据的时代来临，大数据技术为在线教育在获取数据、分析数据和推荐决策方面提供技术和理论支持，其中一个应用就是在线自动组卷。但是这些组卷方法对试题的选择都是单独进行的，事实上，试题间有一定相关性，由于未考虑试题间的相关性，使得同一知识点的试题出现太多，其余知识点的试题不出现或者很少，另外人为通过知识点章节或者学习点来区分知识点会使得分类不够细，并且很难发现试题间细微的差别，导致最终得到的试卷中有较多相似试题，使得考点变少。

发明内容

为了更好地改进计算机辅助教学，便于利用大数据，实现远程化、自动化教学，本发明提供了一种基于试题相关性的出卷方法和装置，其成本较低且易于维护，所出的试卷在质量上可以得到保证，可帮助教育工作者对学生的知识掌握能力进行评估。

一种基于试题相关性的出卷方法，所述方法包括：

1）计算机选择题库中学生出错次数超过设定人次的试题，计算每道试题的难度及所有试题对相关度，难度值与相关度值均在[0,1]区间内；

2）建立相关度矩阵，相关度矩阵为m行m列，其中对角线上的值默认为1，对角线上方为试题对相关度，对角线下方全部设为空；

3）根据题库中试题的知识点数量及组卷所需题量，计算每个知识点应分配的题量；

4）将服从N（0.5，0.1）的正态分布在区间[0,1]内等分成六段，依据组卷所需题量，六段区间的题量分别占总题量的2%、14%、34%、34%、14%、2%；

5）根据相关度值对相关度矩阵中的试题对进行降序排列并建立试题图，其中，图的顶点由试题对出现的题号组成，图中边的权重为试题对相关度；

6）找出所有知识点对应的“最低相关度队列”，步骤如下：

A. 选取试题图中权重最小的边，把该边对应两个顶点加入“最低相关度队列”；

B．对于每一个“最低相关度队列”之外的顶点，计算该顶点与“最低相关度队列”中所有顶点的边的权重和，把权重和最小的顶点加入“最低相关度队列”；

C. 重复步骤B，直至所有顶点取完为止；