[发明专利]一种基于人工智能的错因推测方法、系统及可储存介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的错因推测方法，其特征在于，应用于基于人工智能的错因推测系统：所述方法包括，

人工设定答题错因建立错因特征库，所述人工设定包括管理员设定学科通用错因和教师标注题目个体错因；

输入学生作答库，根据所述错因特征库利用机器学习，预测学生错因并输出结果；

学生对所述输出结果进行选择，并将所述选择记录在所述错因特征库中；

所述机器学习的过程包括：

判断学生同章节题目错答次数；

所述错答次数小于阈值时，实施盲推策略输出错因并进行机器学习；

所述错答次数小于阈值时，实施个性化推荐策略输出错因。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的错因推测方法，其特征在于：所述教师标注题目个体错因根据题目考察范围将题目分成三个层次，分层次进行错因标注：

对于中等及以下题目，使用学科通用错因；

中等偏上的题目，标明题目所涉及的知识点以及出错原因；

难题，标明题目所涉及的知识点、出错原因并添加思维、方法的错因标注。

3.如权利要求1或2所述的基于人工智能的错因推测方法，其特征在于：所述将学生作答库输入所述错因特征库中之前，将学生学力划分为4个层次：所述学力在总体学生中占比前10％为拔尖；前10％～35％为上游；35％～75％为中游；最后25％为下游。

4.如权利要求3所述的基于人工智能的错因推测方法，其特征在于：所述阈值针对不同学龄学生有不同取值，

小学生的错答次数阈值设定为3～5次；初中生错答次数阈值设定为5～7次；高中生错答次数阈值设定为7～10次。

5.如权利要求4所述的基于人工智能的错因推测方法，其特征在于：所述盲推策略包括，

选取本人10～20天内同等难度题采纳比例最高的3至5个错因，采纳优先度为：5；

根据学生的所述学力层次，选择10～20天内与本人同等层次其他学生同等难度题采纳比例最高的3至5个错因，采纳优先度为：4；

根据学生的所述学力层次，选择与本人同等层次其他学生同等难度题采纳比例最高的3至5个错因，采纳优先度：3；

选择近期同等难度题选择采纳比例最高的3至5个错因，采纳优先度：2；

从所述错因特征库中选择采纳比例最高的3至5个错因，采纳优先度：1；

按权重合并后输出最优的3至5个错因。

6.如权利要求4所述的基于人工智能的错因推测方法，其特征在于：个性化推荐策略包括，

选择本人同章节同难度其他题的错因2至3个，采纳优先度为：5；

选择同层次其他学生最大错因2至3个，采纳优先度为：4；

选择同层次其他学生同章节同难度题的最大错因2至3个，采纳优先度为：3；

选择同层次其他学生同难度题的错因2至3个，采纳优先度：2；

从所述错因特征库中选择2至3个错因，采纳优先度：1；

按权重合并后输出最优的3至5个错因。

7.如权利要求5或6所述的基于人工智能的错因推测方法，其特征在于：所述按权重合为合并重复项后按错因项推荐权重值顺序排列，所述错因项推荐权重值的计算方法为：

ECSIn＝RRn×EARn

其中：ECSI为Error Cause Suggest Index，错因项推荐权重指数；RR为Right Ratio，权重系数；EAR为Error Cause Accept Ratio，错因项采纳率。

8.如权利要求1～3、4～6任一所述的基于人工智能的错因推测方法，其特征在于：学生对所述输出结果选择后，采集该学生选取的错因及行为数据记录至所述错因特征库中。