一种新知识诊断的测评实现方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种新知识诊断的测评实现方法，所述方法包括：对用户进行初始能力值评估，确定用户知识点诊断模式；根据Rasch模型，获取关于用户值的似然函数；对所述似然函数取对数，得到关于用户值的对数似然函数；获取所述对数似然函数的最大值点的横坐标作为用户的能力值；根据DINA模型获取用户正确作答的概率；根据所述能力值以及所述概率来获取用户能力测评和知识掌握结果。采用本发明，可以对用户的学习基础进行评测即获取能力值，还可以针对用户对各个知识点掌握程度进行诊断，针对用户的学习获取评测结果可以更好地帮助用户分析学习中的不足。

说明书

技术领域

本发明涉及测评领域，特别是涉及一种新知识诊断的测评实现方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

现代社会，人们往往会终身学习，终身学习的关键是自主学习能力，而极强的自主学习能力是建立在深度了解自己，基于自己当前的学习水平和学习能力去设定有效的学习策略，比如不知道当前学习情况，盲目的学习，往往是欲速而不达，适得其反。用户知识基础薄弱时，学习超过其当前可接受的范围，就会达不到想要的学习效果，还比如说用户学习了相关知识却不能够很好的掌握应用，存在一学就会，一做题就错的现象，可能是对于知识的高阶应用存在问题。现有技术如申请号为CN201911114411.2的专利文件中提出对用户知识掌握水平的测评需要大量试题，十分浪费精力。申请号为 CN201810365270.0的专利文件的学习能力评估是基于学生的学习轨迹进行的，学习轨迹数据较多，数据处理十分复杂。因此，本发明发明人为了解决上述问题，提供了一种新知识诊断的测评实现方法、装置、设备及存储介质。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种新知识诊断的测评实现方法、装置、设备及存储介质，可以对用户的当前学习情况来进行评测即获取能力值和知识掌握状况，还可以针对用户对各个知识点掌握程度进行诊断，针对用户的学习获取评测结果更好帮助用户分析学习中的不足。

基于此，本发明提供了一种新知识诊断的测评实现方法，所述方法包括：

对用户进行初始能力值评估，确定用户知识点诊断模式；

根据Rasch模型，获取关于用户值的似然函数；

对所述似然函数取对数，得到关于用户值的对数似然函数；

获取所述对数似然函数的最大值点的横坐标作为用户的能力值；根据DINA模型获取用户正确作答的概率；

根据所述能力值以及所述概率来获取用户能力测评和知识掌握结果。

其中，所述对用户进行初始能力值评估，确定用户知识点诊断模式包括：

预先选取分别对应不同知识点的若干个试题；

若用户全部答对所述若干个试题，则用户的初始能力值为第一值；

若用户全部答错所述若干个试题，则用户的初始能力值为第一值所对应的负数；

若用户并非全部答对或答错所述若干个试题，则用户的能力值为：

根据用户的初始能力值来确定用户知识点诊断模式。

其中，所述根据用户的初始能力值来确定用户知识点诊断模式包括：

若用户全部答对所述若干个试题，则用户的知识点诊断模式为第一诊断模式；

若用户全部答错所述若干个试题，则用户的知识点诊断模式为第二诊断模式；

若用户并非全部答对或答错所述若干个试题，则用户的知识点诊断模式为第三诊断模式。

其中，所述根据Rasch模型，获取关于用户值的似然函数包括：

其中，

P

其中，所述根据DINA模型获取用户正确作答的概率包括：

其中，

s

g

所述s

其中，根据所述能力值以及所述概率来获取用户能力测评结果包括：所述能力值越高，用户在所述用户知识点诊断模式下作答某道题正确的概率越大。

其中，所述第二诊断模式的总体难度低于所述第三诊断模式，所述第三诊断模式的总体难度低于所述第一诊断模式。。

本发明实施例还提出了一种新知识诊断的测评实现装置，包括：

初评估模块，用于对用户进行初始能力值评估，确定用户知识点诊断模式；

似然模块，用于根据Rasch模型，获取关于用户值的似然函数；

对数模块，用于对所述似然函数取对数，得到关于用户值的对数似然函数；

能力值模块，用于获取所述对数似然函数的最大值点的横坐标作为用户的能力值；

概率模块，用于根据DINA模型获取用户正确作答的概率；

结果获取模块，用于根据所述能力值以及所述概率来获取用户能力测评和知识掌握结果。

本发明实施例还提出了一种新知识诊断的测评实现设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述新知识诊断的测评实现方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述新知识诊断的测评实现方法。

在本发明中，对用户进行初始能力值评估来大致粗略地分析下用户的能力，根据用户的初始能力值来获取对应的知识点诊断模式，该知识点诊断模式是基于用户的初始能力值最适合该用户学习知识的模式，获取用户正确作答的概率来判断用户学习是否提高等。采用本发明，可以对用户的学习基础进行评测即获取能力值，针对用户的学习获取评测结果更好帮助用户分析学习中的不足。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的新知识诊断的测评实现方法的示意图；

图2是本发明实施例提供的新知识诊断的测评实现装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是本发明实施例提供的新知识诊断的测评实现方法的示意图，所述方法包括：

101、对用户进行初始能力值评估，确定用户知识点诊断模式；

其中，所述对用户进行初始能力值评估，确定用户知识点诊断模式包括：

预先选取分别对应不同知识点的若干个试题；

若用户全部答对所述若干个试题，则用户的能力值为第一值；

若用户全部答错所述若干个试题，则用户的能力值为第一值所对应的负数；

若用户并非全部答对或答错所述若干个试题，则用户的能力值为：

根据用户的能力值来确定用户知识点诊断模式。

其中，所述根据用户的能力值来确定用户知识点诊断模式包括：

若用户全部答对所述若干个试题，则用户的知识点诊断模式为第一诊断模式；

若用户全部答错所述若干个试题，则用户的知识点诊断模式为第二诊断模式；

若用户并非全部答对或答错所述若干个试题，则用户的知识点诊断模式为第三诊断模式。

举例来讲，用户进行每个学习模块的测评时先进行初始能力值估计，先做5道题，这5道题对应不同的有代表性的知识点，提前按照一定的规则选取好。

进行初始能力的估计时，用户作答上面已经选好的5道题目。

若5题全部答错，视用户的初始能力值θ＝-3；

若5题全部答对，视用户的初始能力值θ＝3；

非全对或全错的情况下，初始能力值估计采用：

其中，n是得分，m是失分。

第一诊断模式：K3-K4-K6-K7-k8-k9；

第二诊断模式：k1-k2-k3-k4-k5；

第三诊断模式：k1-k3-k4。

所述第一诊断模式、所述第二诊断模式以及所述第三诊断模式均可以自主设定。

102、根据Rasch模型，获取关于用户值的似然函数；

其中，所述根据Rasch模型，获取关于用户值的似然函数包括：

其中，

P

所述似然函数的推导过程如下：

学生该测评完第m道题，m≥6，每道题目的难度参数已知，为 b

我们要估计的目标是该学生的能力值θ。根据Rasch模型，能力值为θ的学生做对某道题目的概率为：

那么，他做错这道题目的概率即为：

则能力值为θ的学生得到上述作答结果序列的概率为各题目做对或做错的概率之积，即

可以看到由于题目参数和作答结果已知，这一概率只和学生能力值θ有关。从直观上来解释，既然该学生的作答结果模式是 {X

上式称之为似然函数。那么，θ的参数估计问题就转换成了在自变量θ的取值范围内，求似然函数极大值点的问题，极大值点的横坐标即为所求的θ值。θ的取值范围为[-5，5]。

103、对所述似然函数取对数，得到关于用户值的对数似然函数；

似然函数是若干个概率的乘积的形式，为简化计算过程，提高计算效率，可以对其取对数，得到的新函数l(θ)成为对数似然函数，

l(θ)＝lnL(θ)

由于对数函数是单增函数，所以似然函数和对数似然函数将在同一位置取到极值点。

将θ离散化，在[-5，5]的范围上，以0.001(0.0001步长也可视程序整体运行时长而定)的步长，取到10001个离散点。使用已知数据，套用Rasch模型公式，计算出各离散点上的对数似然函数值，取其最大值点的横坐标即可。

104、获取所述对数似然函数的最大值点的横坐标作为用户的能力值即知识点掌握水平；

105、根据DINA模型获取用户正确作答的概率；

其中，所述根据DINA模型获取用户正确作答的概率包括：

其中，

s

所述s

举例来讲，学生作答15道题，这15道题一共考察了k个知识点，设αi＝{αi1,αi2,αi3...αik}，表示第i个用户所掌握知识点的向量，元素为 1，即表示用户i已经掌握了第n个知识点；反之，若第n个元素为0，则表示被试i没有掌握第n个知识点。

建立知识点和试题的矩阵q

由此，可在用户i的知识点掌握向量{αik}和Q矩阵之间产生一个潜在的作答向量，记为η

如果用户i掌握了试题j所考察到的所有知识点，则η

如果不考虑随机和失误，那么用户i在测评中的作答结果则完全取决于{α

分别用和sj来gj表试题j的失误和猜测参数，这两个参数分别描述了两种情况在试题j上出现的概率，参数数值越大则意味着该试题在评价用户时的误差越大。

用Y

s

g

因此，当将sj和gj都考虑在内时，知识点掌握为αi的用户i能正确作答试题j的概率为

这里在建立Q矩阵的时候，只放知识点被多道题测(测多次，如超过3次)的知识点，如果知识点低于3次，不放到Q矩阵，仍然按照传统的得分率来判定知识点掌握，这样有效避免了传统模型如CINA模型中一次考试的知识点(认知属性)超过一定的量，无法实际操作，这里便于应用灵活改变了一下，设定知识点测次数，超过一定的次数才放到Q矩阵。

106、根据所述能力值以及所述概率来获取用户能力测评和知识掌握结果。

所述能力值越高，用户在所述用户知识点诊断模式下作答某道题正确的概率越大。

从直观上来解释，既然该学生的作答结果模式是{X

图2是本发明实施例提供的新知识诊断的测评实现装置的示意图，包括：

初评估模块201，用于对用户进行初始能力值评估，确定用户知识点诊断模式；

似然模块202，用于根据Rasch模型，获取关于用户值的似然函数；

对数模块203，用于对所述似然函数取对数，得到关于用户值的对数似然函数；

能力值模块204，用于获取所述对数似然函数的最大值点的横坐标作为用户的能力值；

概率模块205，用于根据DINA模型获取用户正确作答的概率；

结果获取模块206，用于根据所述能力值以及所述概率来获取用户能力测评结果。

本发明实施例还提出了一种新知识诊断的测评实现设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述新知识诊断的测评实现方法。

本发明实施例提出的一种新知识诊断的测评实现装置的技术特征和技术效果与本发明实施例提出的方法相同，在此不予赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述新知识诊断的测评实现方法。

在本发明中，对用户进行初始能力值评估来大致粗略的分析下用户的能力，根据用户的初始能力值来获取对应的知识点诊断模式，该知识点诊断模式是基于用户的初始能力值最适合该用户学习知识的模式，获取用户正确作答的概率来判断用户学习是否提高等。采用本发明，可以对用户的学习基础进行评测即获取能力值，针对用户的学习获取评测结果更好帮助用户分析学习中的不足。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒 (磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列 (FPGA)等。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。