[发明专利]题目推荐方法、装置及介质在审
| 申请号： | 201910468820.6 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110377814A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 肖枫 | 申请（专利权）人： | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G09B7/00 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 张超艳;李玉琦 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据分析，提供一种题目推荐方法，包括：采集学生端历史答题数据，通过深度知识追踪模型预测学生端对已学知识点的第一掌握度；根据已学知识点的学习时间和遗忘曲线得到学生端对知识点的遗忘度；将学生端对知识点的第一掌握度和遗忘度结合预测现在学生端对已学知识点的第二掌握度；根据学生端的历史答题数据以及已学知识点第二掌握度，提取题目相关信息；通过题目相关信息根据贝叶斯模型预测学生端在未做过题目上的第一正确率；按照第一正确率对未做过题目进行排序，选取排序靠前的第一设定数量的题目对学生端进行推送。本发明还提供一种电子装置及存储介质。本发明针对不同学生对知识点的掌握度推荐不同题目。 | ||
| 搜索关键词： | 知识点 题目 学生 遗忘 答题数据 相关信息 正确率 排序 贝叶斯模型 存储介质 电子装置 深度知识 数据分析 推送 采集 追踪 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种题目推荐方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集学生端的历史答题数据，通过深度知识追踪模型预测出学生端对已学知识点的第一掌握度；步骤S2，根据已学知识点的学习时间和遗忘曲线得到学生端对知识点的遗忘度；步骤S3，将学生端对知识点的第一掌握度和遗忘度结合预测现在学生端对已学知识点的第二掌握度；步骤S4，根据学生端的历史答题数据以及已学知识点第二掌握度，提取题目相关信息，所述题目相关信息包括题目难度、题目信息熵和题目辨识度；步骤S5，通过所述题目相关信息根据贝叶斯模型来预测学生端在未做过的题目上的第一正确率；步骤S6，按照第一正确率对未做过的题目进行排序，选取排序靠前的第一设定数量的题目对学生端进行推送。
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