专利汇可以提供一种基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,属于知识自动化领域,其包括:提取教学相关数据;对数据进行预处理,进行课程达成度决策;用户利用协同决策机制,根据第三方评分“改写/通过”课程达成度决策服务提议的决策;通过 机器学习 ,获取与课程达成度相关的试题难易度因子;将难易度因子形成的分析模型和专家知识封装到同一 知识库 ,供课程达成度决策服务调用;采用决策管理循环架构,利用试题难易因子重新循环对课程达成度进行决策。本发明具有自主分析决策能 力 ,能解决由于教学试卷难易度主观性和不一致性,较为客观地分析试卷难易度因子并提供课程达成度决策服务。,下面是一种基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法专利的具体信息内容。
1.一种基于协同决策机制的试题难易因子知识发现方法,属于知识自动化领域,具体包括如下步骤:
步骤S1提取相关教学数据;
步骤S2对数据进行预处理,进行课程达成度决策;
步骤S3用户利用协同决策机制,根据第三方评分“改写/通过”课程达成度决策服务提议的决策;
步骤S4通过机器学习,获取与课程达成度相关的试题难易度因子;
步骤S5将难易度因子形成的分析模型和专家知识封装到同一知识库,供课程达成度决策服务调用;
步骤S6采用决策管理循环架构,利用试题难易因子重新循环对课程达成度进行决策。
2.根据权利要求1所述的基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,提取教学相关数据,其特征在于,所述步骤S1教学行为相关数据进一步包括:试题成绩、达成度评价方案、课程群支撑度评分和问卷调查评分。
3.根据权利要求2所述的基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,其特征在于,所述步骤S2对所述数据需进行预处理进一步包括:去除缺陷、冗余数据,统一转换数据的名称和定义,估计遗失数据的缺省值;利用处理之后的数据,输入与指标点达成度相关的每一门课程考试相关考试以及指标点信息,具体为每一门考试抽取样本的考试平均成绩,进行课程达成度决策。
4.根据权利要求3所述的基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,其特征在于,所述步骤S3进一步包括:所述第三方评分包括:课程群支撑度评分和问卷调查评分;
用户根据课程群支撑度评分和问卷调查评分的输出,协同课程达成度决策,改写或通过课程指标达成度决策服务提议的决策。
5.根据权利要求4所述的基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,其特征在于,所述步骤S4进一步包括:难易度等级按照正太概率分布思想划分,不同难易度等级的值分别为:-2σ,-σ,σ,0,σ,2σ,分别取各块所占面积的近似值,分别以百分制为例,系统为这
5个等级分配一组不同的估计系数,其系数估计公式为:
其中,Yn表示第n等级的估计系数,Xk表示第k等级在概率分布图中所占的比重。
6.根据权利要求4所述的基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,其特征在于,所述步骤S4机器学习进一步包括:基于结合教育专业认证指标,着眼于大量的历史数据,对比分析输入数据与其最终输出结果之间的关系,获取新的能够通过用户的试题难易度因子,找出可最优预测输出结果的修正难易度等级,将其表示于一个难易度调整决策树中,建立随机森林模型的步骤具体包括:
读入训练数据集作为初始训练集;
基于所述初始集采用预设bootstrap随机抽样方法获取新的训练集来作为随机森林的训练集;
建立随机森林训练集的决策树模型;
利用遍历法逐个访问所述决策树模型中决策树的分裂节点;
删除小于预设阈值的决策树,统计各个节点所包含的样本数量,利用多数投票机制作确定最优的决策树子集作为最终难易度因子。
7.根据权利要求6所述的基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,其特征在于,所述步骤S5进一步包括:专家知识可根据专家的需求可做出具体调整,决策针对案例所用的预测分析模型判定的数据项必须是建模时所用的相同数据;
将所述难易度因子表示在一个决策树中与专家知识封装在知识库中,可被课程达成度决策服务调用。
8.根据权利要求6所述的基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,其特征在于,所述步骤S6进一步包括:所有业务知识必须都是经过使用真实数据的决策进行测试,保证其有效性;基于最终难易度因子的课程达成度决策服务产生的数据,存入历史数据库中,作为下次机器学习的样本库。
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