[发明专利]用于自适应评估和训练的系统及方法

说明书

相关申请的交叉引用

本发明要求于2015年4月3日提交的题为“自适应语言专业测试与训练的系统及方法(SYSTEM AND METHOD FOR ADAPTIVE LANGUAGE PROFICIENCY TEST AND TRAINING)”、序列号为62/142,967的美国临时专利申请的优先权，其全部内容通过引用整体并入本文。本发明通过引用将以下申请整体并入本文：于2016年4月4日提交的、题为“用于适应性评估和训练的系统及方法(SYSTEM AND METHOD FOR ADAPTIVE ASSESSMENT AND TRAINING)”、序列号为_____的美国非临时专利申请。

技术领域

本发明涉及一种系统、方法以及计算机可读介质，其用于执行自适应量化系统的由处理器执行的方法或指令集。更具体地，本发明涉及一种用于确定用户的熟练程度或提供特定区域的训练的自适应系统。

背景技术

近十分之一的年龄介于16岁与64岁之间处于工作年龄的美国成年人被认为英语水平有限。据报道，有效的英语语言教学是必不可少的反贫困工具。据报道，贫困和对公共福利比如食品券的需求，与英语水平有限的人更为密切相关，而不是与没有美国公民身份或合法身份的人更密切相关。此外，许多英语能力有限的人不能经常定期出席课程。这只是用户的能力需要评估、处理和重新评估的业界例子之一。

因此，需要这样的高质量的具有吸引力的内容程序，其能够按需使用并且能够有效且准确地对技巧的掌握程度和竞争力进行量化。此外，需要一种这样的系统，其使得快速学习的用户基于对其先前学习或技能的自动或按需评估来跳过已掌握的内容。此外，需要一种系统，其定义用户掌握程度的差距，和/或确定哪些进一步的课程或学习被推荐来解决差距或问题。

发明内容

本发明的实施例提供了一种系统、方法以及计算机可读介质，其用于执行由处理器为自适应量化和/或训练系统执行的方法或指令集。本发明的实施例提供了一种用于确定用户在诸如语言、数学、科学、艺术、社会研究、历史、外语、理解能力、认知能力等特定领域的熟练程度的适应性或机器学习系统。本发明的实施例提供了一种适应性或机器学习系统，用于训练用户以实现或尝试在例如语言、数学、科学、艺术、社会研究、历史、外语、理解能力，认知能力等特定领域达到特定熟练水平。

本发明的实施例提供了对技能、例如语言能力的评估，其适应于学生的需要，通过不断地接收评估数据并动态地调整至学生的技能水平来适应。本发明的实施例通过反馈学生或用户的答案和测试轨迹来提供人造智能(Al)或机器学习，以使得测试应用程序能够学习哪些问题或问题系列适合于特定技能水平。

本发明的一个实施例是具有精确效率和可访问性的将英语作为第二(ESL)或外语(EFL)的自适应评估系统。本发明的一个实施例基于欧洲共同参照框架(CEFR)。在一个实施例中，实施了一个项目答复理论(IRT)算法，以便立即确定初始能力、规定开发区域、并随时间累积地跟踪个体进度。

在一个实施例中，该系统是企业对企业(B2B)，企业对行业(B2I)和企业对政府(B2G)软件即服务(SaaS)以及需要评估ESL/EFL语言能力的企业、学校和政府的咨询方案。本发明的一个实施例是一种计算机适应性评估工具，其根据各个测试者的评估能力来调整测试项目的难度。该工具使用包含项目答复理论(IRT)引擎的定制系统，以便为表现较好的测试者生成更难的项目，并为表现较差的测试者提供更容易的项目。根据本实施例中的这些实施例的计算机适应性评估，与使用纸和铅笔测试的那些评估相比，需要较少的项目来建立个体的能力水平。本发明的一些优点包括：提供测试者能力的精确评估的更短的测试事件；改进的测试体验，即测试事件，其根据测试者的能力进行调整，以使个人不会尝试太容易或太难的测试；减少作弊，即，没有两名测试者会尝试完全相同的项目配置；以及更具成本效益，因为基于纸张的测试不需要为每个测试者手工复制或分级。

在一个实施例中，该系统是基于云的和/或移动的评估平台，其使得客户/许可证持有人能够以自己的设置并且按照自己的时间表来容易地管理评估。在一个实施例中，该系统是数据分析工具，其使客户/许可证持有人能够定义群组和/或量化学习进度。在一个实施例中，该系统在科学上等同于国际英语语言测试统(IELTS)、剑桥考试和/或作为外语的英语的测试的考试(TOEFL)。