[发明专利]教育题目自动批改方法、装置和电子设备在审

专利信息
申请号: 202110707923.0 申请日: 2021-06-24
公开(公告)号: CN113407675A 公开(公告)日: 2021-09-17
发明(设计)人: 崔寅生;刘海哮;陶扬;胡科;陈俊文;王锋辉;王伟戌 申请(专利权)人: 作业帮教育科技(北京)有限公司
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35;G06F40/284;G06F40/30;G06K9/32;G06K9/62;G06K9/72;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 代理人: 宋红艳
地址: 100085 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 教育 题目 自动 批改 方法 装置 电子设备
【权利要求书】:

1.一种题目自动批改方法,其特征在于,包括:

获取待批改题目的信息,所述信息包括题目类型、题干、参数及待批改答案;

将所述待批改题目的信息进行处理,得到该题目的计算公式;

根据所述计算公式和参数计算得到标准答案,判断所述待批改答案是否准确。

2.根据权利要求1所述的题目自动批改方法,其特征在于,所述获取待批改题目的信息,进一步包括:

根据预设的关键词库提取所述题干中的关键词;

将所述题干及关键词转化为特征向量。

3.根据权利要求1-2任一项所述的题目自动批改方法,其特征在于,所述待批改题目为可通过将参数代入计算公式得到答案的题目,所述题目类型包括:填空题、选择题、计算类应用题。

4.根据权利要求1-3任一项所述的题目自动批改方法,其特征在于,所述将所述待批改题目的信息进行处理,得到该题目的计算公式,进一步包括:

根据所述待批改题目的类型调用对应类型的机器学习模型;

将所述特征向量输入所述机器学习模型,输出该题目的计算公式。

5.根据权利要求1-4任一项所述的题目自动批改方法,其特征在于,所述根据所述计算公式和参数计算得到标准答案,判断所述待批改答案是否准确,进一步包括:

根据所述待批改题目的类型确定该题目的标准答案类型;

将所述待批改题目中的参数代入所述计算公式计算得到标准答案;

根据所述标准答案类型和所述标准答案,判断所述待批改答案是否准确。

6.根据权利要求1-5任一项所述的题目自动批改方法,其特征在于,所述根据所述标准答案类型和所述标准答案,判断所述待批改答案是否准确,进一步包括:

当所述待批改题目的类型为填空题或选择题时,判断所述待批改答案的字符长度是否在预定阈值范围内,若不在,则判断该待批改答案错误;

若所述待批改答案的字符长度在预定阈值范围内,判断所述待批改答案中是否包含标准答案,若包含则判断该待批改答案正确,若不包含则判断待批改答案错误;

优选的,当所述待批改题目的类型为计算类应用题时,检测待批改答案中是否包括所述机器学习模型得到的计算公式,若不包括,则判断该待批改答案错误;

优选的,当判断所述待批改答案错误后,自动将标准答案及解析填写在题目的相应位置。

7.根据权利要求1-6任一项所述的教育题目自动批改方法,其特征在于,所述根据所述标准答案类型和所述标准答案,判断所述待批改答案是否准确,进一步包括:

当所述待批改题目的类型为计算类应用题时,检测待批改答案中是否包括所述机器学习模型得到的计算公式,若包括,则根据所述标准答案检测所述待批改答案中是否包含正确的计算公式的计算结果:若包含,则判断所述待批改答案正确;若不包含,则判断所述待批改答案错误或部分错误。

8.一种教育题目自动批改装置,其特征在于,包括:

题目获取模块,用于获取待批改题目的信息,所述信息包括题目类型、题干、参数及待批改答案;

计算公式生成模块,用于将所述待批改题目的信息进行处理,得到该题目的计算公式;

批改模块,用于根据所述计算公式和参数计算得到标准答案,判断所述待批改答案是否准确。

9.一种电子设备,包括处理器和存储器,所述存储器用于存储计算机可执行程序,其特征在于:

当所述计算机程序被所述处理器执行时,所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读介质,存储有计算机可执行程序,其特征在于,所述计算机可执行程序被执行时,实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于作业帮教育科技(北京)有限公司,未经作业帮教育科技(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110707923.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top