[发明专利]基于机器学习的水平评测方法、装置及相关设备

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于机器学习的水平评测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取所有用户的历史数据，并基于历史数据，确定当前用户的初始级别，作为当前级别，基于每个应答信息和历史数据，采用支持向量机模型确定当前用户新的级别，作为更新后的当前级别，并采用逻辑回归模型，确定更新后的当前级别对应的考核题目的数量，根据更新后的当前级别和更新后的当前级别对应的考核题目的数量，对考核信息进行更新，根据当前级别和更新后的当前级别的答题准确率确定当前用户的目标级别，根据用户的实时答题状态，动态调整当前级别及当前级别对应的出题数量，采用本发明可以更加精准地了解每个用户的真实能力水平。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的水平评测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在互联网的普及下，传统的教学方式发生了变化，在线教育应运而生。为了给用户提供更好的教育服务，在进行在线教育之前，在线教育平台上对每个用户的知识水平进行评估，再根据评估结果为每个用户推荐相应的学习课程。

目前，对用户进行知识水平的评估方式，主要是采用一套具有固定测试题的试卷让用户进行作答，并根据得到的测试结果对用户的知识水平进行评估，最后根据评估结果为用户推荐相应的学习课程，如此仅通过采用一套具有固定测试题的试卷对用户进行测评，对于水平较高的用户来说，可能会得到相同的测评结果，进而导致无法对水平较高的用户的知识水平作出准确的判断，使得在线教育平台无法准确的为用户推荐与用户知识水平相应的学习课程。

发明内容

本发明实施例提供一种基于机器学习的水平评测方法、装置、计算机设备和存储介质，以提高评估每个用户的真实能力水平的准确性。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于机器学习的水平评测方法，包括：

获取所有用户的历史数据，并基于所述历史数据，确定当前用户的初始级别，作为当前级别；

向所述当前用户推送所述当前级别对应的考核信息，所述考核信息包括至少一个考核题目；

接收所述当前用户针对所述考核信息反馈的答复信息，作为应答信息，所述应答信息包括当前级别、答题数目、答题准确率和答题时长；

基于每个所述应答信息和所述历史数据，采用支持向量机模型确定所述当前用户新的级别，作为更新后的当前级别，并采用逻辑回归模型，确定所述更新后的当前级别对应的考核题目的数量；

根据所述更新后的当前级别和所述更新后的当前级别对应的考核题目的数量，对所述考核信息进行更新；

向所述当前用户推送更新后的考核信息，并返回所述接收所述当前用户针对所述考核信息反馈的答复信息，作为应答信息的步骤继续执行，直到更新后的当前级别超过预设等级阈值为止，或者，直到更新前后的答题准确率符合预设终止条件为止；

根据所述当前级别的答题准确率和所述更新后的当前级别的答题准确率确定所述当前用户的目标级别。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于机器学习的水平评测装置，包括：

获取模块，用于获取所有用户的历史数据，并基于所述历史数据，确定当前用户的初始级别，作为当前级别；

第一推送模块，用于向所述当前用户推送所述当前级别对应的考核信息，所述考核信息包括至少一个考核题目；

接收模块，用于接收所述当前用户针对所述考核信息反馈的答复信息，作为应答信息，所述应答信息包括当前级别、答题数目、答题准确率和答题时长；

第一确定模块，用于基于每个所述应答信息和所述历史数据，采用支持向量机模型确定所述当前用户新的级别，作为更新后的当前级别，并采用逻辑回归模型，确定所述更新后的当前级别对应的考核题目的数量；