[发明专利]一种基于多记录匹配的ERP技能自动评分方法及装置有效
申请号: | 201810086765.X | 申请日: | 2018-01-26 |
公开(公告)号: | CN108364244B | 公开(公告)日: | 2020-08-11 |
发明(设计)人: | 李吉梅;王若慧 | 申请(专利权)人: | 北京语言大学 |
主分类号: | G06F16/00 | 分类号: | G06F16/00;G06Q50/20 |
代理公司: | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人: | 张仲波 |
地址: | 100083*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 记录 匹配 erp 技能 自动 评分 方法 装置 | ||
本发明提供一种基于多记录匹配的ERP技能自动评分方法及装置,能够提高评分质量。所述方法包括:获取题目的初始数据D1、答案数据D2和答卷数据D3;逐表对D1与D2中的所有记录进行匹配运算,并基于匹配结果,标记D2中每条记录的操作类型;获取用于评分的多记录匹配策略;根据确定的多记录匹配策略和已标记操作类型的D2,将D2与D3各个对应数据表中的记录逐一进行匹配,D2中操作类型为删的记录除外,并在D3的各条记录中标记其对应的标准答案记录;根据已标记操作类型的D2、已标记标准答案记录的D3以及预先设置的数据项与数据表的权重,计算答卷D3的卷面分。本发明适用于企业信息系统的技能性非客观题的自动测评。
技术领域
本发明涉及计算机辅助测评、计算机化自适应测验、企业信息系统领域,特别是指一种基于多记录匹配的ERP技能自动评分方法及装置。
背景技术
近年来,随着IT技术及国家经济水平的飞速发展,国内外企业对企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)软件的应用需求和人才需求日渐增长。为高效地培养ERP人才,ERP技能实训课在各大本科高校及大专院校都相继开展。以用友ERP-U8软件为例,目前已经有2000多所高校采用该软件进行教学与实训。
由于ERP系统功能复杂、数据量大,为减少学生的实训复杂度,目前高校中的用友ERP实训及相关技能竞赛的环境,还是以学生单机完成企业信息化操作为主,即让学生在具有用友ERP-U8环境的计算机上,操作本地的ERP软件并按要求完成一系列的业务操作,相应的实训测评也是对学生本机的操作结果进行评判。另外,由于ERP系统自身不包括自动测评功能,所以对学生操作结果正误的评判,一般需要单独开发教考系统,多采用评判操作结果的评分模式。
ERP实训的测评,属于技能性非客观题的自动测评,是计算机辅助测评(ComputerAssisted Assessment,CAA)中的重点和难点,是一个多学科交叉的研究课题。技能测评应在两个层面上进行,一是面向应用的结果正确性评价,二是面向操作的操作序列评价。面向应用的结果正确性评价是与标准答案比较,“一致”就算正确。“一致”的判别就是在解析了操作结果的数据中(如U8的答题账套中或操作结果手动填空)进行字符串匹配。
由于ERP系统是面向企业管理的,其实训的出发点和终点都是企业业务的信息化技能,而且ERP系统是集管理流程、单据流程和操作流程于一体的企业人、财、物、信息等多资源的集成系统,各种静态数据和动态的操作结果都保存在账套中,所以利用ERP实训的操作结果(如账套)进行结果正确性评价,是目前的主流处理策略。
在现有的教考系统中,是基于教师在制题时指定的数据项及其值的匹配,来对学生的操作结果甑别对错。这种基于关键字匹配的、答案数据与阅卷规则一体化的评判方式,其有效性与制题教师的专业能力和试题的特点有密切关系。如果设置的评分关键字质量不高(例如因太少而区分度不够、因要求同时满足的数据项太多而扣分太严),则甑别结果就不能正确反映学生的技能水平,其评分质量有待提高。
例如,在ERP软件中完成业务操作后,账套的很多单据表中都会出现多记录的情况。例如,普通订货业务,若有两笔采购订货其采购日期与供应商不同,但订购的物品均为W1、W2,且其数量、原币单价和计划到货日期都对应相同,则操作完成后的账套中采购订单子表都应该有4条记录,即教师的答案账套与学生的答卷账套中都应该有这4条记录。但若学生S只完成了第一笔订购业务,则答卷账套的采购订单子表中只有2条记录。
若两笔采购业务在制题时,都是针对采购订单子表按记录设置评分点,其评分数据项均为存货编码、数量、原币单价和计划到货日期(这是目前会计技能大赛中常用的设置方案),则学生S尽管没有做第二笔业务,即没有做第二笔业务的W1、W2采购,仍然可以得分,原因是第一笔业务中采购W1、W2的信息,能够匹配上学生没有做的第二笔业务中的采购信息(此时因评分关键字段太少而导致区分度不够)。反过来,如果学生S在第一笔业务中将W1的数量或单价录入错了,则这条记录完全不得分,尽管他在4个数据项中只错了一个数据项(此时因评分关键字段太多而导致扣分过多)。
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