[发明专利]一种试题推荐方法及装置

说明书

本申请提供了一种试题推荐方法及装置，涉及大数据技术领域。在执行所述方法时，先收集目标人员的试题作答结果，再根据所述试题作答结果和认知诊断模型预测所述目标人员正确作答未作答试题的概率，接着根据所述概率确定题库中未作答试题对于所述目标人员的难度，最后根据所述难度向目标人员推荐试题。这样，直接根据试题作答结果和认知诊断模型预测目标人员正确作答未作答试题的概率，可以直观地对目标人员进行评估，进而提高试题推荐的合理性、有效性。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种试题推荐方法及装置。

背景技术

为了满足公司在岗人员对所在岗位涉及的各项知识技能的学习需要，各大公司内部都建设有自己的学习培训平台。这些学习平台上有着大量的学习资源供学习人员自由选择，但是学习人员在学习过程中往往得不到有效反馈，即无法对自身所掌握的知识水平具有比较清晰的了解，同时也无法在短时间内从大量的学习资源中挑选适合自己的试题来练习提高。

在现有技术中，根据认知诊断模型对目标人员进行评估，其中，认知诊断模型根据是目标人员的潜在能力构建的，根据评估结果向目标人员推荐符合学习需要的试题，由于认知诊断模型仅仅考虑目标人员的低阶单维度潜在能力，导致其有对目标人员的评估不准确，无法提高试题推荐的合理性、有效性的缺点。

综上所述，如何提高试题推荐的合理性、有效性是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种试题推荐方法及装置，旨在提高试题推荐的合理性、有效性。

第一方面，本申请提供了一种试题推荐方法，包括：

收集目标人员的试题作答结果；

根据所述试题作答结果和认知诊断模型预测所述目标人员正确作答未作答试题的概率；

根据所述概率确定题库中未作答试题对于所述目标人员的难度；

根据所述难度向目标人员推荐试题。

可选的，所述根据所述试题作答结果和认知诊断模型预测所述目标人员正确作答未作答试题的概率，包括：

根据所述试题作答结果和认知诊断模型计算得到所述目标人员的潜在能力；

根据所述潜在能力计算得到所述目标人员的知识水平；

根据所述知识水平计算得到所述目标人员的试题掌握程度；

根据所述试题掌握程度计算得到所述目标人员正确作答未作答试题的概率。

可选的，所述根据所述试题作答结果和认知诊断模型计算得到所述目标人员的潜在能力，包括：

基于根据所述试题作答结果和认知诊断模型，根据贝叶斯公式计算所述目标人员的潜在能力对应的第一后验概率分布，生成满足所述第一后验概率分布的第一样本序列；

将所述第一样本序列的均值作为所述目标人员的潜在能力。

可选的，所述根据所述潜在能力计算得到所述目标人员的知识水平之前，所述方法还包括：

基于根据所述试题作答结果和认知诊断模型，根据贝叶斯公式计算知识点对于所述目标人员各项能力的区分度对应的第二后验概率分布，生成满足所述第二后验概率分布的第二样本序列；

将所述第二样本序列的均值作为所述知识点对于所述目标人员各项能力的区分度；

基于根据所述试题作答结果和认知诊断模型，根据贝叶斯公式计算所述知识点对于所述目标人员各项能力的相对难度对应的第三后验概率分布，生成满足所述第三后验概率分布的第三样本序列；

将所述第三样本序列的均值作为所述目标人员的所述知识点对于所述目标人员各项能力的相对难度；