[发明专利]一种古诗词试题难度评估方法和系统在审
申请号: | 201910491283.7 | 申请日: | 2019-06-06 |
公开(公告)号: | CN110210768A | 公开(公告)日: | 2019-09-06 |
发明(设计)人: | 王碧华;王慧萍;黄荣怀;李艳燕;胡韧奋;周伟;孙飞鹏 | 申请(专利权)人: | 北京师范大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06F16/33 |
代理公司: | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人: | 许天易 |
地址: | 100875 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 接收模块 试题 试题难度 诗句 关注度计算模块 计算模块 难度计算 评分模块 教材 自适应测试 准确度 评估系统 关注度 评估 题干 | ||
1.一种古诗词试题难度评估方法,其特征在于,该方法包括:
计算诗句的关注度、获取诗句的答对频次和单句长,计算诗句的教材分布评分;
计算试题的难度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算诗句关注度包括:
在搜索引擎中对诗句进行模糊搜索和精准搜索;
搜索到的结果数量为诗句的关注度。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,计算诗句的教材分布评分为:根据诗句出现在小学至高中的语文课本中的情况进行评分;优选的,小学1年级至高中3年级的教材分布评分依次为12-1分,未出现在语文课本中的诗句的教材分布评分为0分。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算试题的难度b的公式为:
b=-log100(C1+ε)×W1-log100(C2+ε)×W2+C3×W3-P
其中,W1、W2、W3分别是诗句的关注度C1、频次C2和单句长C3的权重,P为诗句的教材分布评分,ε为一个小量。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,权值W1、W2、W3采用层次分析法计算,包括以下步骤:
S1.构建判断矩阵A,
其中,aij表示xi相对于xj对结果判定的影响大小之比,aij=1/aji,x1、x2、x3分别为诗句的关注度、频次和单句长;优选的,影响大小之比为1-9;
S2.将判断矩阵A的最大特征根归一化,从而得到后作为关注度、频次和单句长的权值W1、W2、W3;
优选的,在步骤S2前对判断矩阵A进行一致性检查,如果一致性比率小于设定的阈值,则重新构建判断矩阵。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,判断矩阵A为:
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述阈值为0.1。
8.一种古诗词试题难度评估系统,其特征在于,该系统包括试题接收模块、关注度计算模块、答对频次和单句长计算模块、教材分布评分模块和难度计算模块,其中:
试题接收模块用于获取试题,从题干中得到诗句;
关注度计算模块,用于计算试题接收模块中的诗句的关注度,并将计算结果发送给难度计算模块;
答对频次和单句长计算模块,用于计算试题接收模块中的诗句的答对频次和单句长度,并将计算结果发送给难度计算模块;
教材分布评分模块,用于计算试题接收模块中的诗句的教材分布评分,并将计算结果发送给难度计算模块;优选的,小学1年级至高中3年级的教材分布评分依次为12-1分,未出现在语文课本中的诗句的教材分布评分为0分;
难度计算模块,用于计算试题难度。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述关注度计算模块在搜索引擎中对诗句进行模糊搜索和精准搜索,搜索到的结果数量为诗句的关注度。
10.根据权利要求8所述的难度评估系统,其特征在于,所述难度计算模块中计算难度的公式为:
b=-log100(C1+ε)×W1-log100(C2+ε)×W2+C3×W3-P
其中,W1、W2、W3分别是诗句的关注度C1、频次C2和单句长C3的权重,P为诗句的教材分布评分,ε为一个小量。
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