[发明专利]基于机器学习的中小学数学能力点缺陷极小样本高精度发现方法

摘要

本发明提供一种基于机器学习的中小学数学能力点缺陷极小样本高精度发现方法，其特征在于，包括：步骤1：构建K12阶段的数学能力图谱，并构建能力点之间的概率联系；步骤2：生成题库，并打上能力点标签数据；步骤3：使用RNN+SortNet的方法来对学生的答题数据以及步骤1得到的数学能力图谱数据进行模型训练，得到学生动态的能力缺陷点排名预测，将当前能力点按掌握程度从低到高排序，从而发现学生在数学学科学习中的能力缺陷点。本方法能够有效定位K12阶段学生在数学学科的最细粒度缺陷能力点，从而有针对性的进行差缺补漏练习和巩固，迅速提升学习成绩和学习兴趣。