[发明专利]计算练习方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种计算练习方法，其特征在于，所述计算练习方法包括：

提供计算题；

识别所述计算题的类型和内容；

根据所述计算题的类型和内容生成答案区；

接收用户在所述答案区输入所述计算题的答案字符串的答题操作；

识别用户输入的所述答案字符串；以及

判断所述答案字符串中每一个答案字符是否正确，如果有错误的答案字符，则标注出来。

2.如权利要求1所述的计算练习方法，其特征在于，如果有错误的答案字符，标注出来的同时还显示正确的答案字符。

3.如权利要求1所述的计算练习方法，其特征在于，在识别所述计算题的类型之后，所述计算练习方法还包括：

根据所述计算题的类型和内容判断是否需要生成竖式计算式，若需要生成竖式计算式，则在所述计算题侧生成竖式计算式。

4.如权利要求3所述的计算练习方法，其特征在于，根据所述计算题的类型和内容生成答案区包括：根据所述计算题的类型和内容生成一定数量的字符填写格，所述答案区包括所述一定数量的字符填写格。

5.如权利要求3所述的计算练习方法，其特征在于，根据所述计算题的类型和内容生成答案区包括：根据所述计算题的类型和内容以及生成的竖式计算式在所述竖式计算式侧生成一行结果行，或者，一行结果行和至少两行步骤行；

所述结果行包括一定数量的字符填写格，所述字符填写格的格数根据所述计算题的类型和内容而定；所述步骤行包括一定数量的字符填写格，所述字符填写格的格数根据所述计算题的类型和内容而定；所述步骤行的行数根据所述计算题的类型和内容而定。

6.如权利要求5所述的计算练习方法，其特征在于，每个所述字符填写格以方框或者横线的形式呈现。

7.如权利要求1所述的计算练习方法，其特征在于，通过题目识别模型识别所述计算题的类型和内容，所述题目识别模型为通过预先样本训练建立的神经网络模型。

8.如权利要求1～7中任一项所述的计算练习方法，其特征在于，在提供所述计算题之前，所述计算练习方法还包括：

提供计算题升级路径，所述计算题升级路径包括多个关卡；

其中，在提供所述计算题的步骤中，所提供的计算题为当前所在关卡中的计算题。

9.如权利要求8所述的计算练习方法，其特征在于，在所述计算题升级路径中，第一关卡已被打开，后一关卡的打开需要前一关卡的合格完成；在当前关卡中，如果答题错误达到一定数量，则自动增加当前关卡的计算题数量。

10.如权利要求9所述的计算练习方法，其特征在于，在提供计算题之前，用户可以选择答题的关卡，在选中的关卡中，如果答题错误达到一定数量，则自动跳转到当前关卡中。

11.如权利要求8所述的计算练习方法，其特征在于，在提供计算题时，还同时提供当前关卡的答题分数。

12.如权利要求1～7中任一项所述的计算练习方法，其特征在于，在提供计算题时，同时提供需要完成的计算题的数量。

13.如权利要求1～7中任一项所述的计算练习方法，其特征在于，接收用户在所述答案区输入所述计算题的答案字符串的答题操作时，同时提供用户完成该操作所用的时间；或者，接收用户在所述答案区输入所述计算题的答案字符串的答题操作中，限定用户执行该操作所用的时间。

14.如权利要求1～7中任一项所述的计算练习方法，其特征在于，在提供计算题的步骤中，通过随机生成计算题或者从题库中随机抽取计算题而提供所述计算题。