[发明专利]对错题进行分析和量化评分方法和系统

说明书

本申请公开了一种对错题进行分析和量化评分方法和系统，方法包括：采集全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值以及试题所包括的知识点；根据采集学生参与的每次考试的数据得到错题评分值；设置错题评分值阈值，将错题评分值不低于错题评分值阈值的试题推荐给学生。本发明所提供的一种对错题进行分析和量化评分方法和系统，可以通过对学生考试数据的采集，进行计算得出错题评分值，错题评分值是对一道错题值得学生练习的价值量化，可以通过错题评分值将最容易得分的试题推送给学生，可以让学生快速的提高学生的学习成绩以及学习效率。

技术领域

本申请涉及网络教学领域，尤其涉及一种对错题进行分析和量化评分方法和系统。

背景技术

现有的教学实践中，任课教师会根据一定的目标定制试卷、组织考试、对学生的考试成绩进行分析，并自动生成学生的错题集。但是现有技术中并不能区分哪些错题是通过练习比较容易得到分数的，通过大量的错题集造成中考高的复习备考中，对学生的错题没有精准的针对性，采用题海战术，大量的时间被用于低效的、重复的练习和复习，并不会有效的快速提高学生的学习成绩以及学习效率。

发明内容

本申请公开了一种对错题进行分析和量化评分方法，步骤包括：

采集全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，所述考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值以及试题所包括的知识点；

根据采集学生参与的每次考试的数据得到错题评分值；

所述错题评分值a通过以下方法得到：

a＝x％b×y％(c+1)×z％(d+1)×m％e，

其中，a是所述错题评分值，b是试题满分分值，x％是试题满分分值的权重，c是试题区分度，y％是试题区分度的权重，d是所述知识点个人得分率和班级得分率的差值，z％是得分率差值的权重，e是时间因子，m％是时间因子是权重；所述时间因子是所述考试时间的时间戳；

所述试题区分度c通过以下方法得到：

c＝(v1-v2)/b，

其中，v1是成绩排名前27％的所述考试成绩平均分，v2是成绩排名后27％的所述考试成绩平均分；

设置错题评分值阈值，将所述错题评分值不低于所述错题评分值阈值的试题推荐给学生。

优选的，所述试题满分分值的权重x％初始值为0.5，所述试题区分度的权重y％初始值为1，所述得分率差值的权重z％初始值为1。

优选的，将所述错题评分值不低于所述错题评分值阈值的试题推荐给学生，进一步为，将所述错题评分值最高的试题推荐给学生。

本申请公开了一种对错题进行分析和量化评分系统，包括：采集模块、数据处理模块、错题评分值模块以及试题推荐模块；

所述采集模块，与所述数据处理模块相耦接，用于采集全部学生参与的每次考试的数据，并发送至所述数据处理模块；

采集全部学生参与的每次考试的数据，包括：考试时间、考试试题、考试试卷以及考试成绩，所述考试试卷包括：试卷名称、试题满分分值以及试题所包括的知识点；

所述数据处理模块，分别与所述采集模块和所述错题评分值模块相耦接，用于接收所述采集模块发送的所述全部学生参与的每次考试的数据，计算生成所述错题评分值，并将所述错题评分值发送至所述试题评分模块；

根据采集学生参与的每次考试的数据得到错题评分值；

所述错题评分值a通过以下方法得到：

a＝x％b×y％(c+1)×z％(d+1)×m％e，