[发明专利]一种学习策略生成方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于知识点成绩分析的学习策略生成方法、系统、装置及存储介质，该方法包括：获取试卷的试题数据和考生答题数据；从试卷的试题数据中，将每一个试题和每一个试题考查的知识点进行关联，得到关联结果；从考生答题数据中，对考生的每一个试题的得分情况进行分析，得到分析结果；根据关联结果和分析结果，获取特征数据集和知识点属性表格，根据特征数据集和知识点属性表格，生成学习策略；本发明能够让学生根据生成的学习策略进行学习，让学生的学习更有目的性，同时能够优化投入时间和精力，并形成正向反馈，帮助学生提升考试成绩。本发明可广泛应用于数据处理技术领域。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是一种基于知识点成绩分析的学习策略生成方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

随着时代的发展和社会的进步，人们对教育的重视程度越来越高，尤其是家长和老师们对基础教育的重视常常体现在对成绩的关心。对于学生而言，提升考试成绩的方法之一是了解最佳的基于知识点的学习策略，即优先学习和复习出题概率大、出题分值大且难度相对不高的知识点，但目前还缺乏针对考试成绩分析进行学习策略生成的有效方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于知识点成绩分析的学习策略生成方法、系统、装置及存储介质。

本发明所采取的技术方案是：

一方面，本发明实施例包括一种基于知识点成绩分析的学习策略生成方法，包括：

获取试卷的试题数据和考生答题数据；

从所述试卷的试题数据中，将每一个试题和每一个所述试题考查的知识点进行关联，得到关联结果；

从所述考生答题数据中，对考生的每一个试题的得分情况进行分析，得到分析结果；

根据所述关联结果和所述分析结果，获取特征数据集，所述特征数据集中包括知识点的重要程度、知识点在试卷中的分值、知识点对应的试题难度和知识点的出题概率；

根据所述关联结果和所述分析结果，获取知识点属性表格，所述知识点属性表格包括各个知识点对应的重要程度、分值大小、难易程度和出题概率；

根据所述特征数据集和所述知识点属性表格，生成学习策略。

进一步地，所述方法还包括：

根据所述特征数据集计算知识点学习性价比。

进一步地，所述根据所述特征数据集计算知识点学习性价比是通过以下公式执行：

式中，G(i)表示知识点i的学习性价比，I_i表示知识点i的重要程度系数，S_i知识点i的分值，D_i表示知识点i对应的试题难度系数，P_i知识点i的出题概率，F表示G(i)的运算规则，是一个四元函数，其自变量分别是I_i、S_i、D_i和P_i。

进一步地，所述方法还包括：

将所述特征数据集的各个数值进行离散化为统一等级分类；

根据所述特征数据集和等级属性，将各个知识点进行类别划分。

进一步地，当同一知识点对应多个试题，

通过线性相加获取所述知识点在试卷中的分值；

通过加权平均法获取所述知识点对应的试题难度。

进一步地，所述通过加权平均法获取所述知识点对应的试题难度具体为：