[发明专利]学习试题推送方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种学习试题推送方法，其特征在于，包括：

获取预设学习数据对应的用户答题数据；

在所述用户答题数据中确定错误试题数据，根据所述错误试题数据计算动态权重因子；

根据所述动态权重因子确定所述错误试题数据对应的推送级别，根据所述推送级别推送所述错误试题数据至对应的用户终端；

当接收到所述用户终端返回的所述错误试题数据对应的目标答题数据时，根据所述目标答题数据对所述动态权重因子进行更新，得到更新后的动态权重因子和更新后的错误试题数据；

将更新后的动态权重因子确定为所述动态权重因子，将所述更新后的错误试题数据确定为所述错误试题数据，返回根据所述动态权重因子确定所述错误试题数据对应的推送级别的步骤，直至学习完成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述错误试题数据为错误题目；所述在所述用户答题数据中确定错误试题数据，根据所述错误试题数据计算动态权重因子包括：

在所述用户答题数据中确定错误题目，计算每个错误题目的错误频次；

将所述错误频次确定为相应错误题目对应的动态权重因子。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述错误试题数据为错误题目；所述根据所述动态权重因子确定所述错误试题数据对应的推送级别包括：

根据所述动态权重因子对所述错误题目进行分类，得到多个错题类别以及每个错题类别对应的错误题目；

根据所述动态权重因子对多个错题类别进行降序排序；

根据排序后的错题类别确定所述错误题目对应的推送级别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述错误试题数据为错误题目；所述根据所述目标答题数据对所述动态权重因子进行更新包括：

在所述目标答题数据中确定正确答题数据和错误答题数据；

将所述正确答题数据对应的错误题目的动态权重因子进行降权处理；

将所述错误答题数据对应的错误题目的动态权重因子进行增权处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户答题数据为所述预设学习数据中目标学习章节对应的用户答题数据，所述错误试题数据为章节错题；所述在所述用户答题数据中确定错误试题数据，根据所述错误试题数据计算的动态权重因子包括：

在所述目标学习章节对应的用户答题数据中确定章节错题，计算每个章节错题的错误频次；

根据所述章节错题的错误频次计算所述目标学习章节对应的动态学习结果；

将所述动态学习结果确定为所述目标学习章节对应的动态权重因子。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取预设学习数据对应的用户答题数据之前，所述方法还包括：

对所述预设学习数据进行知识维度识别；

根据识别的知识维度将所述预设学习数据划分为多个学习章节。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

统计所述更新后的错误试题数据中的错题数量；

根据所述更新后的错误试题数据中的错题数量以及所述错误试题数据中的错题数量计算纠错完成率。

8.一种学习试题推送装置，其特征在于，所述装置包括：

答题数据获取模块，用于获取预设学习数据对应的用户答题数据；

动态因子计算模块，用于在所述用户答题数据中确定错误试题数据，根据所述错误试题数据计算动态权重因子；

错题推送模块，用于根据所述动态权重因子确定所述错误试题数据对应的推送级别，根据所述推送级别推送所述错误试题数据至对应的用户终端；

动态因子更新模块，用于当接收到所述用户终端返回的所述错误试题数据对应的目标答题数据时，根据所述目标答题数据对所述动态权重因子进行更新，得到更新后的动态权重因子和更新后的错误试题数据；

循环推送模块，用于将更新后的动态权重因子确定为所述动态权重因子，将所述更新后的错误试题数据确定为所述错误试题数据，返回根据所述动态权重因子确定所述错误试题数据对应的推送级别的步骤，直至学习完成。