[发明专利]学习项的难度确定方法、装置、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202111496656.3 申请日: 2021-12-09
公开(公告)号: CN114170050A 公开(公告)日: 2022-03-11
发明(设计)人: 崔炜;薛镇;汪彪 申请(专利权)人: 上海米学人工智能信息科技有限公司
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20;G06Q10/06
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 初春
地址: 200030 上海市徐*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 学习 难度 确定 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种学习项的难度确定方法,其特征在于,包括:

获取学习任务中每个学习项的用户响应信息和经验难度信息;

对于各所述学习项,基于所对应用户响应信息确定所述学习项对应的用户响应难度;

基于各所述学习项对应的所述经验难度信息和所述用户响应难度分别对所述学习任务中的每个学习项进行第一分组操作,确定所述第一分组操作得到的各一级分组对应的一级分组难度等级;

对于各所述学习项,根据所述学习项所在一级分组对应的一级分组难度等级确定所述学习项的综合难度。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所对应用户响应信息确定所述学习项对应的用户响应难度,包括:

基于所对应的用户响应信息,获取用户响应难度和用户响应概率之间的用户响应函数;所述用户响应信息包括:所述学习项所对应的至少一个用户对应的用户响应结果和用户响应能力;

将所述用户响应函数的用户响应概率为最大值时对应的用户响应难度作为所述学习项对应的用户响应难度;

其中,所述用户响应概率由对所述学习项做出响应的各用户所对应的响应概率的乘积确定;

所述响应概率包括:所述用户响应结果为正确响应时,所述用户响应难度对应的正确响应概率,或者,所述用户响应结果为错误响应时,所述用户响应难度对应的错误响应概率。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述用户响应函数为:

其中,Lb为所述学习项对应的用户响应概率,Ri为对所述学习项做出响应的第i个用户对应的响应概率,Lb和Ri的取值范围为[0,1];ui为第i个用户对应的用户响应结果,0i≤n且i为正整数,n为对所述学习项做出响应的用户总数;用户响应结果为正确响应时,ui=1,用户响应结果为错误响应时,ui=0;

若第i个用户对应的用户响应结果为正确响应时,响应概率Ri为:

若第i个用户对应的用户响应结果为错误响应时,响应概率Ri为:

其中,Pi为第i个用户响应对应的正确响应概率;Qi为第i个用户响应对应的错误响应概率;D为常数;θi为用户响应能力;b为用户响应难度。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,所述学习项包括:客观学习项或主观学习项;

对于客观学习项,所对应的用户响应结果包括:正确响应和错误响应;

对于主观学习项,若用户响应得分与所述主观学习项总分的占比大于预设占比,则确定所对应的用户响应结果为正确响应;否则确定所对应的用户响应结果为错误响应;所述用户响应得分为用户对所述主观学习项做出响应所得分数。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于各所述学习项对应的所述经验难度信息和所述用户响应难度分别对所述学习任务中的每个学习项进行第一分组操作,确定所述第一分组操作得到的各一级分组对应的一级分组难度等级,包括:

根据预设难度排序策略对各所述学习项进行难度排序;

根据所述经验难度信息对难度排序后的学习项进行第一分组操作;

对于所述第一分组操作得到的各一级分组,将所述一级分组的分组排序作为所述一级分组对应的一级分组难度等级。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述经验难度信息包括:所述学习任务中所包含学习项对应的经验难度分布,相应的,所述第一分组操作包括:

根据所述经验难度分布确定多个经验难度等级和各所述经验难度等级对应的学习项占比,所述学习项占比为经验难度等级对应的学习项数量占学习任务的学习项总数的比例;

根据所述经验难度等级的数量和各所述经验难度等级对应的学习项占比,对所述难度排序后的学习项进行分组。

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