[发明专利]一种数学学科思维模式测评和提高的方法

权利要求书

1.一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，包括教研数学能力测评和训练题库云端数据库，后端个性化测评和训练服务系统，前端测评和训练系统，具体包括如下步骤：

(1)针对六大数学思维模式和能力的定义：抽象、具象、类比、反向、联想、转化，根据教研数学能力测评和训练题库云端数据库，教研人员设计和规划系统的测评和训练题库；

(2)学生使用前端测评和训练系统登陆个人账号，如果用户为未测定用户，则进行数学能力测评；

(3)后端个性化测评和训练服务系统在用户登陆后，对评测用户来说，根据用户的基本信息获得基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表；

(4)前端测评和训练系统根据用户测评结果，配合教研数学能力测评和训练题库云端数据库，为学生提供基本能力的训练，并给出正面反馈信息。

2.根据权利要求1所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(1)中，入选测评和训练题库的数学题，教研人员会设定学生需要的数学思维模式和能力，并将每种能力设定为3种等级：入门、掌握、熟练中的一种。

3.根据权利要求2所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(2)中，数学能力测评的算法，力求使用最少的步骤确定学生能力状态和能力等级，六种数学思维模式和能力中每个数学思维模式和能力依次细分为3种等级，共获得18个可能状态点，根据概率方法论，一共获得729种可能性。

4.根据权利要求3所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，基础人群的能力状态概率分布预测序列值列表是根据用户历史评测结果大数据分析，通过神经网络增强算法动态调整的预测模型预测获得；即每次根据用户基本信息，包括用户性别、年龄、年级、所在城市、学校所在地、学校名称数据，会给出首次预测概率在729种可能性种的分布，接着根据当前概率状态，前端测评和训练系统显示后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点和级别的相关数学题进行出题测试，再根据用户解题情况对概率分布进行调整，如果用户掌握了能力点，则适当提高包含该能力点的状态概率值，降低不包含该能力点的状态概率值，反之亦然；如此反复根据状态选择能力点测试，根据反馈调整状态概率分布，直到某几个状态概率达到极大偏离值，或测试次数超过15次，停止循环测评，选择概率最大的状态为学生当前能力测定状态，用于后续能力训练提供数据参考。

5.根据权利要求4所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，根据当前概率状态指的是根据当前729种组合可能性的概率集合，后端个性化测评和训练服务系统选择的最大可能引起概率分布调整的能力点方法如下：对于18个能力点设为q1～q18，然后对每个q都计算Sq，Sq为729种组合可能性中包含q的组合概率的和与0.5的差值的绝对值，最后从Sq1～Sq18中选择最小的值对应的q作为选定的能力点。

6.根据权利要求5所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，根据用户解题情况对概率分布进行调整的方法如下：通过上述选定的能力点q，选择对应的测试题，根据用户反馈的答案结果，调整729种组合的概率；对包含能力点q，适当调高其概率值，反之则适当降低，最后按比例将概率状态和调整到依然为1。

7.根据权利要求6所述的一种数学学科思维模式测评和提高的方法，其特征是，在步骤(3)中，某几个状态概率达到极大偏离值指的是：当729种概率值中最大概率值大于0.5的时候，结束检测。