【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據處理與教育信息化，尤其涉及基于錯誤試題的知識點確定方法與系統、實現所述方法的計算機可讀存儲介質、計算機程序產品以及電子設備。
技術介紹
1、錯題本身是一種學習資源,而且是為學習者量身定做的資源。錯題管理是知識學習的一種重要方式，它不僅能夠幫助教師提高教學的質量，而且能夠幫助學生進行個性化的學習，起到舉一反三，擺脫題海戰術的作用，是一種能夠幫助學生提高學習效率，養成科學學習方法的措施。錯題的鞏固練習作為錯題管理系統中最為重要的一部分,其主要目的在于根據學習者需要，為學習者推薦一定數量相關知識的練習題，以用于練習和鞏固知識。
2、中國專利技術專利cn117648934b已經提出一種基于錯誤試題的知識點確定方法、裝置、設備和介質，從試題關鍵字維度和試題選項維度確定準確的由于失誤產生的錯誤試題，達到了將非失誤產生的錯誤試題對應的知識點確定為待提升知識點的目的，解決了相關技術中確定待提升知識點精準度差的技術問題。
3、實際應用中發現，現有技術的錯題管理方案大多針對在線（電子）考試系統或者在線（電子）練習題系統，而針對更普遍的線下（紙質）考試或者練習題場景，上述方案均無法直接應用；此外，已有的錯誤管理方案都偏重于從整體上收集已有錯誤進行分析，其推薦得出的知識點也是針對整體測試者的，并沒有考慮個別測試者的不同情況給出針對性推薦。
4、因此，根據上述實際問題，在已有技術的基礎上，本申請提出一種可以適用于更普遍的線下（紙質）考試或者試題場景，同時考慮了每個答題者自身的情況與所有答題者整體的情況
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提出一種可以適用于更普遍的線下（紙質）考試或者練習題場景，同時考慮了每個答題者自身的情況與所有答題者整體的情況，并且基于個體情況以及整體情況執行加權賦分排序的基于錯誤試題的知識點確定方法與系統、實現所述方法的計算機可讀存儲介質、計算機程序產品以及電子設備如下：
2、在本專利技術的第一個方面，提出一種基于錯誤試題的知識點確定方法，所述方法基于移動終端執行；
3、所述方法包括如下步驟：
4、?s100:?通過m個移動終端對試卷的目標試題區域進行圖像采集，獲得m組錯誤試題圖片，所述目標試題為試卷中答題錯誤的試題；m>1;
5、?s200：提取每組錯誤試題圖片的多個語義特征和/或答題特征；
6、?s300：根據不同組別的錯誤試題圖片的相似度，給每組錯誤試題圖片賦予知識點權重分；
7、?s400：將每組錯誤試題圖片對應的知識點權重分分配至該組別對應的每一道錯誤試題；
8、?s500：基于每一道錯誤試題的分配權重分、每組錯誤試題圖片的數量以及預先設定的基準分值，確定多個目標知識點。
9、所述步驟s100具體包括：
10、通過m個移動終端對試卷的目標試題區域進行圖像采集；
11、其中，移動終端針對的試卷包括道答題錯誤的試題，移動終端獲得張錯誤試題圖片；；
12、統計m個移動終端中每一個移動終端獲得的錯誤試題圖片的數量；
13、計算所有移動終端獲得的錯誤試題圖片的數量的最大值;
14、針對移動終端獲得的張錯誤試題圖片，
15、若，則將移動終端獲得的張錯誤試題圖片擴充為張錯誤試題圖片作為第i組錯誤試題圖片。
16、所述s200提取每組錯誤試題圖片的多個語義特征和/或答題特征，具體包括：
17、所述語義特征為答題錯誤的試題題干的語義分詞特征；
18、所述答題特征為答題錯誤的試題對應的答案識別特征。
19、所述s300根據不同組別的錯誤試題圖片的相似度，給每組錯誤試題圖片賦予知識點權重分，具體包括：
20、計算第i組錯誤試題圖片與第j組錯誤試題圖片的語義特征相似度；；
21、基于語義特征相似度確定第i組錯誤試題圖片與第j組錯誤試題圖片知識點權重分；所述知識點權重分與語義特征相似度正相關。
22、所述s400將每組錯誤試題圖片對應的知識點權重分分配至該組別對應的每一道錯誤試題，具體包括：
23、獲取第i組錯誤試題圖片包含的每一道錯誤試題的答案識別特征；
24、基于所述答案識別特征確定每一道錯誤試題的實際得分；
25、基于每一道錯誤試題的實際得分確定該道錯誤試題實際被分配到的知識點權重分；
26、其中，每道錯誤試題實際被分配到的知識點權重分與所述每一道錯誤試題的實際得分反相關。
27、所述步驟s500確定多個目標知識點具體包括：
28、基于每一道錯誤試題的分配權重分、每組錯誤試題圖片的數量以及預先設定的基準分值，確定m組目標知識點，所述m組目標知識點與所述m個移動終端對應；
29、在所述步驟s500之后，所述方法還包括：
30、?s600：將所述m組知識點推送給對應的所述m個移動終端。
31、為執行第一個方面所述的方法，在本專利技術的第二個方面，提出一種基于錯誤試題的知識點確定系統，所述系統包括錯誤試題收集模塊、特征提取模塊、相似度確定模塊、分值確定模塊以及目標知識點確定模塊。
32、所述錯誤試題收集模塊包括m個移動終端，通過m個移動終端對試卷的目標試題區域進行圖像采集，獲得m組錯誤試題圖片，所述目標試題為試卷中答題錯誤的試題；m>1;
33、所述特征提取模塊提取每組錯誤試題圖片的多個語義特征和/或答題特征；
34、所述分值確定模塊包括分組權重分確定單元以及試題分配分確定單元；
35、所述分組權重分確定單元根據相似度確定模塊確定的不同組別的錯誤試題圖片的相似度，給每組錯誤試題圖片賦予知識點權重分；
36、所述試題分配分確定單元將每組錯誤試題圖片對應的知識點權重分分配至該組別對應的每一道錯誤試題；
37、所述目標知識點確定模塊基于每一道錯誤試題的分配權重分、每組錯誤試題圖片的數量以及預先設定的基準分值，確定多個目標知識點；
38、其中，所述試題分配分確定單元基于每一道錯誤試題的實際得分確定該道錯誤試題實際被分配到的知識點權重分；
39、其中，每道錯誤試題實際被分配到的知識點權重分與所述每一道錯誤試題的實際得分反相關。
40、所述語義特征為答題錯誤的試題題干的語義分詞特征；
41、所述答題特征為答題錯誤的試題對應的答案識別特征；
42、所述分組權重分確定單元根據相似度確定模塊確定的不同組別的錯誤試題圖片的相似度，給每組錯誤試題圖片賦予知識點權重分，具體包括：
43、相似度確定模塊計算不同組別的錯誤試題圖片的語義分詞的語義特征相似度；...
【技術保護點】
1.一種基于錯誤試題的知識點確定方法，所述方法基于移動終端執行，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
3.如權利要求1所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
4.如權利要求1所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
5.如權利要求3所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
6.如權利要求3所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
7.一種基于錯誤試題的知識點確定系統，所述系統包括錯誤試題收集模塊、特征提取模塊、相似度確定模塊、分值確定模塊以及目標知識點確定模塊；其特征在于：
8.如權利要求7所述的一種基于錯誤試題的知識點確定系統，其特征在于：
9.如權利要求7所述的一種基于錯誤試題的知識點確定系統，其特征在于：
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時用于實現如上述權利要求1-6任一項所述的一種基于錯誤試題的知識點確
...【技術特征摘要】
1.一種基于錯誤試題的知識點確定方法，所述方法基于移動終端執行，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
3.如權利要求1所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
4.如權利要求1所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
5.如權利要求3所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征在于：
6.如權利要求3所述的一種基于錯誤試題的知識點確定方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳大鵬，陳思，蔣惠芳，王慶，
申請(專利權)人：學科網北京股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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