[发明专利]作业错题的AI智能切题方法及装置

说明书

本发明提供了一种作业错题的AI智能切题方法及装置，所述方法包括错题切题流程，错题切题流程包括，获取经过批改的作业数据，作业数据包括图片、Word、PDF、Excel格式；将经过批改的非图片格式的作业数据转换成图片格式的作业数据；对图片格式的作业数据进行去噪、畸变矫正及二值化处理；从图片格式的作业数据中，通过AI智能切题系统识别出错题；将错题从图片格式的作业数据中截取出来，形成错题本。本发明的有益效果在于：通过该方法自动识别学生作业错题，不需要学生手动标识错题，老师可以更加方便快速地掌握学生的作业情况。

技术领域

本发明涉及一种切题方法及装置，尤其是指一种作业错题的AI智能切题方法及装置。

背景技术

现有作业管理系统对于课外作业的批改结果没有形成错题本，不便于学生错题重做；而且纸质作业批改后没有形成电子档，不便于实时查看；再者对于纸质作业，老师不便于管理错题人数，缺少针对性的错题讲解、错题分析。

因此，我们需要对现有的作业管理方法进行改进，以使得纸质作业的错题能够快速形成错题本，方便老师快速掌握每个学生的作业情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种作业错题的AI智能切题方法及装置，旨在自动识别学生作业错题，形成错题本。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种作业错题的AI智能切题方法，包括错题切题流程，所述错题切题流程包括以下步骤，

S21、获取经过批改的作业数据，作业数据包括图片、Word、PDF、Excel格式；

S22、将经过批改的非图片格式的作业数据转换成图片格式的作业数据；

S23、对图片格式的作业数据进行去噪、畸变矫正及二值化处理；

S24、从图片格式的作业数据中，通过AI智能切题系统识别出错题；

S25、将错题从图片格式的作业数据中截取出来，形成错题本。

进一步的，作业错题的AI智能切题方法还包括切题模型训练流程，包括以下步骤，

S11、错题模型通过算法计算出错题，与人工采集到的错题进行对比，不断训练丰富错题库，得到智能采集错题模型；

S12、题型题号模型通过人工采集题型题号模型，根据不同的学科，训练作业题型，计算出题目题号组成规律，得到智能题型题号模型；

S13、行为模型通过对批改作业的正确和错误的线条轨迹进行训练，得到智能采集错题行为模型；

S14、结合AI算法，通过训练模型库实现AI学习训练，得到题型题号特征库、错题特征库及行为特征库。

进一步的，步骤S12具体包括，

题型训练，题型题号模型根据不同的学科，将训练的题型题号与人工采集题型题号进行对比，通过题型训练涵盖不同学科各种题型作业；

题号训练，结合各学科作业的题目特点，训练出题目题号的组成规律。

进一步的，步骤S13具体包括，

轨迹训练，将作业批改正确和错误的线条轨迹与人工采集错题行为模型对比，提升正确、错误轨迹的阈值；

错题综合训练，训练作业批改的字体颜色；

行为习惯训练，根据学生订正作业行为习惯，辅助作业分割。

进一步的，作业错题的AI智能切题方法还包括错题管理流程，错题管理流程包括，

S31、对错题按照用户、学科及知识点进行分别统计，以对错题进行分类归纳；