[发明专利]适合自适应教学的选择题错因分析方法

说明书

本发明公开的适合自适应教学的选择题错因分析方法，涉及教育教学领域，通过将选择题的一个或多个选项设为正确选项，将剩余的选项设为错误选项，根据选择题的题干，确定与题干关联的知识点名称，根据错误选项对应的题干，获取与题干关联的知识点名称，根据错误选项的内容，获取用户输入的选择题的编号，判断编号对应的选项是否为正确选项，若否，则根据选项对应的题干，获取与题干关联的知识点名称、超纳米级知识点名称及超纳米级知识点内容并展示编号、超纳米级知识点名称及超纳米级知识点内容，利用通用语言模型对超纳米级知识点名称及超纳米级知识点内容进行语义分析，节省了大量的人力、提高了对学生训练的效果。

技术领域

本发明涉及教育教学领域，具体涉及一种适合自适应教学的选择题错因分析方法。

背景技术

在如今的选择题学习中，由于正确选项和错误选项普遍存在共性，对于正确选项和错误选项的简单区分都可以实现。但关于每道选择题不同的错误选项所体现出来的错误特征是不尽相同的，这对应着每个学生的不同个性化需求。由于教师数量有限，在大量学生进行大量习题的训练学习时，导致老师是无力针对每个学生的每道选择题的错误选项的错因进行甄别判断。这种需求随着学生数量和题目数量的扩大，是目前的教育教学无力彻底有效解决的。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明实施例提供了一种适合自适应教学的选择题错因分析方法，该方法包括：

将选择题的一个或多个选项设为正确选项，将剩余的选项设为错误选项，其中，所述正确选项及错误选项均包括编号和内容，一个编号对应一个内容；

根据所述选择题的题干，确定与题干关联的知识点名称，其中，该知识点名称设置在预设的错因库中，所述错因库还包括多个超纳米级知识点名称及多个超纳米级知识点内容，一个知识点名称关联多个超纳米级知识点名称，一个超纳米级知识点名称关联一个超纳米级知识点内容；

根据所述错误选项对应的题干，获取与所述题干关联的知识点名称，根据所述错误选项的内容，从所述知识点名称关联的多个超纳米级知识点名称中确定与所述错误选项关联的超纳米级知识点名称；

获取用户输入的选择题的编号，判断所述编号对应的选项是否为正确选项，若否，则根据所述选项对应的题干，获取与题干关联的知识点名称、超纳米级知识点名称及超纳米级知识点内容并展示所述编号、所述超纳米级知识点名称及所述超纳米级知识点内容；

利用通用语言模型对所述超纳米级知识点名称及所述超纳米级知识点内容进行语义分析，将所述超纳米级知识点名称及所述超纳米级知识点内容分类为用户错因及题目错因，为述超纳米级知识点名称及所述超纳米级知识点内容打上相应的标签并展示所述标签，其中，所述标签包括“用户错因”及“题目错因”。

进一步地，根据所述选择题的题干，确定与所述题干关联的预置错因库中的知识点名称包括：

分别计算所述题干与各个知识点名称之间的文本相似度，将大于设定阈值的文本相似度对应的知识点名称与所述题干关联。

进一步地，根据所述错误选项对应的题干，获取与所述题干关联的知识点名称，根据所述错误选项的内容，从所述知识点名称关联的多个超纳米级知识点名称中确定与所述错误选项关联的超纳米级知识点名称包括：

计算所述错误选项的内容与所述知识点名称关联的各个超纳米级知识点名称之间的文本相似度，将大于设定阈值的文本相似度对应的超纳米级知识点名称与所述错误选项关联。

本发明实施例提供的适合自适应教学的选择题错因分析方法，具有以下有益效果：

(1)能够自动个性化地锁定学生最细小的知识漏洞，节省了大量的人力；

(2)学生可以通过查看某次训练的多个选择题的重叠错因，确定自己的薄弱项，由于是机器实现计算处理，得到的错因精确度较高，提高了对学生训练的效果。