[发明专利]作业管理及评分信息处理方法、系统、互评抽阅仲裁方法有效
申请号: | 202011621540.3 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112581332B | 公开(公告)日: | 2021-12-28 |
发明(设计)人: | 王紫轩;刘莛杨;王铁军;赵长名;吴涛;杨昊 | 申请(专利权)人: | 成都信息工程大学 |
主分类号: | G06Q50/20 | 分类号: | G06Q50/20;G06Q10/06;G06F40/30;G06N20/00 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人: | 刘红阳 |
地址: | 610225 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 作业 管理 评分 信息处理 方法 系统 互评抽阅 仲裁 | ||
1.一种基于众包的学生作业管理方法,其特征在于,应用于信息处理终端,所述基于众包的学生作业管理方法包括:
对存在标准答案的客观题数据由系统进行评阅并将得分存入数据库中;对不具备标准答案的综合题数据,将作答者信息隐藏后存进互评任务队列;将上述作答者作为真实评阅者存入互评执行人队列;
根据机器学习算法,以系统中已有的评阅任务数据为基础,计算虚拟评阅者因子和奖励任务的动态窗口初始长度;如果系统处于初始状态,则虚拟评阅者和窗口初始长度均置零;
基于上述综合题数据的数目获取待评阅题目的总数,基于评阅者总人数划分评阅小组的数量,并为划分的所述评阅小组进行编号;同时为每个评阅小组分配待评阅题目;
为每个评阅小组分配小组成员;
判断根据机器学习算法计算得到的虚拟评阅者因子是否为零;若为零,则直接计算评阅小组中每位真实评阅者的工作量;若不为零,则基于虚拟评阅者因子,计算评阅小组中每位真实评阅者的实际工作量;
判断根据机器学习算法计算得到的奖励任务动态窗口初始长度是否为零;若为零,则不开启奖励任务平台;若不为零,则各评阅者完成分配的评阅任务后,进行奖励任务领取;利用动态窗口控制任务领取数量;同时记录奖励任务完成情况。
2.如权利要求1所述基于众包的学生作业管理方法,其特征在于,其中为每个评阅小组分配待评阅题目的具体过程包括:
每个评阅小组评阅题目的数量固定为一道,初始状态下评阅小组中每位评阅者对本次作业所有作答者提交的作业中题号和小组编号中所示需评阅题目的题号相同的题目进行评阅;
为各个评阅小组分配评阅者的具体过程包括:
对执行人队列进行洗牌处理,将洗牌后的执行人队列中的成员依次出队,依照出队顺序依次将各个成员划归至评阅小组中直至小组成员数量达到计划内评阅小组评阅者数量为止;再将队列中剩余评阅者出队,作为计划外评阅小组评阅者依次划归进各个评阅小组。
3.如权利要求1所述基于众包的学生作业管理方法,其特征在于,其中奖励任务的具体过程包括:
奖励任务指除本评阅者评阅过的题目外其余的待评阅题目;奖励任务以题号的形式进行发布;
利用动态窗口控制任务领取数量包括:
领取的每个任务均进入动态窗口中,任务数量上限不能大于动态窗口的长度,进行任务领取数量的控制;
当完成当前动态窗口中的所有任务后,清空动态窗口并增加窗口长度。
4.如权利要求1所述基于众包的学生作业管理方法,其特征在于,所述管理方法进一步包括基于二元语义的作业信息互评方法,所述基于二元语义的作业信息互评方法包括以下步骤:
(1)进行评分信息归一化处理;同时通过个体信息的辨别区分度确定评阅者语义权重的η维度;
(2)通过个体与群体的相似度确定评阅者语义权重的φ维度;通过个体与其它个体的邻近度确定评阅者语义权重的γ维度;
(3)采用加权平均的方法确定最终的语义权重;将评分信息转换为二元语义矩阵;
(4)结合评阅者语义权重,集结各评阅者的评分信息,利用T-WAA算子基于得到的二元语义矩阵得到群集结的二元语义矩阵;
(5)利用T-OWA算子计算答案优于其它答案的整体偏好程度;将评阅小组的整体偏好程度向量通过激活函数映射为最终评分向量。
5.如权利要求1所述基于众包的学生作业管理方法,其特征在于,所述管理方法进一步包括基于约束惩罚机制的教师抽阅仲裁方法,所述基于约束惩罚机制的教师抽阅仲裁方法包括:
1)学生查看互评结果,并申请仲裁;判断申请次数是否达到预设阈值,若达到,则驳回仲裁申请;若未达到,则教师判断互评是否存在异议;若存在异议则转向步骤2)进行仲裁,否则驳回仲裁申请并扣除仲裁申请者的一次仲裁申请次数;
2)计算教师语义权重,根据计算得到的教师语义权重,确定评阅者群体的语义权重;
3)计算仲裁后答案的最终评分。
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