【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于計算機考試評分領域，尤其涉及一種計算機考試的自動評分方法及系統。
技術介紹
1、隨著計算機技術的高速發展，計算機考試逐漸成為一種新的考試方式。計算機考試從一定程度上降低了工作人員的工作量，提高了工作效率。同時計算機考試還具有快捷、方便、高效、安全等許多優點。計算機考試中的一個非常重要的過程就是自動評分。
2、在計算機考試領域中，自動評分技術已經比較成熟，現有技術中通常通過考生的打字速度和準確性對考試結果進行評估，但現有技術存在如下缺陷：（1）未充分考慮異構字符的影響：在包含特殊字符或標點的文本中，傳統算法有時未能準確評估考生輸入的異構性與標準答案的匹配；（2）難以進行精細化分析：一些評分系統未能考慮考生輸入習慣的多樣性，如同義詞或近似表達的靈活性；（3）缺乏實時性：某寫方法中邊聽邊打，實時輸入增加了評分復雜性，現有算法在處理音頻同步打字的動態性方面存在欠缺；（4）糾錯能力不足：對輸入錯誤的容忍度和懲罰機制不夠靈活，導致評分效果不佳。
3、因此，如何設計一種提高自動評分算法的魯棒性及準確度以滿足計算機考試的高評估標準的方法，是待解決的技術問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對現有技術的問題，提供一種計算機考試的自動評分方法及系統。
2、第一方面，本申請實施例提供了一種計算機考試的自動評分方法，包括如下步驟：
3、s1：采集考生在考試過程中答題的所有計算機按鍵的輸入事件，記錄每次所述輸入事件的字符及其輸入時間，考生答題
4、s2：基于所述答題輸入數據，獲得考生的輸入時間數據，所述輸入時間數據包括各字符的輸入時間間隔及平均時間間隔；
5、s3：基于所述答題輸入數據及所述輸入時間數據，獲得考生的輸入平均速度及輸入凈平均速度；
6、s4：將所述輸入平均速度及所述輸入凈平均速度輸入預設速度模型中，獲得總平均速度；
7、s5：將所述答題輸入數據與標準答案進行比對處理，獲得基礎準確率；
8、s6：將所述答題輸入數據與標準答案進行加權比對處理，獲得加權準確率；
9、s7：將所述答題輸入數據與標準答案進行糾錯比對處理，獲得容錯準確率；
10、s8：將所述基礎準確率、所述加權準確率、所述容錯準確率輸入預設準確率模型中，獲得考生的總準確率；
11、s9：將所述總平均速度及所述總準確率輸入預設評分模型，獲得考生的綜合評分；
12、其中，所述答題輸入數據以序列形式存儲：；為考生答題時輸入的總字符數，和分別為第個字符及其輸入時間，。
13、優選地，各字符的輸入時間間隔及平均時間間隔分別通過如下公式來表示：
14、?（1）；
15、?（2）；
16、其中，輸入平均速度及輸入凈平均速度分別通過如下公式來獲得：
17、?（3）；
18、?（4）；
19、其中，為第個字符和第個字符的輸入時間間隔；為考生的總輸入時間，。
20、優選地，所述預設速度模型通過如下公式表達：
21、?（5）；
22、其中，為總平均速度。
23、優選地，步驟s5包括：
24、s51：將所述答題輸入數據與所述標準答案進行比對，獲得匹配字符數；
25、s52：根據所述匹配字符數及標準答案的總字符數，獲得基礎準確率；
26、其中，所述基礎準確率通過如下公式表示：
27、?（6）；
28、其中，為匹配字符數，為標準答案的總字符數。
29、優選地，步驟s6包括：
30、s61：將所述標準答案按照重要性劃分為多個不同的區域并對每個區域賦予權重，獲得加權后的標準答案數據；
31、s62：將所述答題輸入數據與所述加權后的標準答案數據進行比對，獲得每個區域的匹配字符數；
32、s63：根據各區域的匹配字符數、各區域的總字符數及各區域的權重，獲得加權準確率；
33、其中，加權準確率通過如下公式表示：
34、?（7）；
35、其中，為標準答案按照重要性劃分的總區域數，為第個區域，第個區域的匹配字符數，為第個區域的總字符數，滿足條件：。
36、優選地，步驟s7包括：
37、s71：基于容錯規則將所述答題輸入數據進行修正，獲得修正后的考試輸入數據；
38、s72：將所述修正后的答題輸入數據與所述標準答案進行比對，獲得修正匹配字符數；
39、s73：根據所述修正匹配字符數及標準答案的總字符數，獲得容錯準確率；
40、其中，容錯準確率通過如下公式表示：
41、?（8）；
42、其中，為修正匹配字符數。
43、優選地，通過levenshtein距離算法將所述答題輸入數據與標準答案進行比對處理；
44、通過levenshtein距離算法將所述答題輸入數據與標準答案進行加權比對處理；
45、通過levenshtein距離算法將所述答題輸入數據與標準答案進行糾錯比對處理。
46、優選地，所述預設準確率模型通過如下公式表示：
47、?（9）；
48、其中，為總準確率，、和分別為基礎準確率的權重、加權準確率的權重和容錯準確率的權重，且三者滿足條件：。
49、優選地，所述預設評分模型通過如下公式表示：
50、?（10）；
51、其中，為綜合評分，為準確率權重，為速度權重，二者滿足條件：且。
52、第二方面，本申請實施例提供了一種計算機考試的自動評分系統，包括：
53、答題數據采集模塊，用于采集考生在考試過程中答題的所有計算機按鍵的輸入事件，記錄每次所述輸入事件的字符及其輸入時間，考生答題的所有輸入事件的字符及字符的輸入時間構成答題輸入數據；
54、時間數據獲取模塊，用于基于所述答題輸入數據，獲得考生的輸入時間數據，所述輸入時間數據包括各字符的輸入時間間隔及平均時間間隔；
55、平均速度獲取模塊，用于基于所述答題輸入數據及所述輸入時間數據，獲得考生的輸入平均速度及輸入凈平均速度；
56、總速度獲取模塊，用于將所述輸入平均速度及所述輸入凈平均速度輸入預設速度模型中，獲得總平均速度；
57、基礎準確率確定模塊，用于將所述答題輸入數據與標準答案進行比對處理，獲得基礎準確率；
58、加權準確率確定模塊，用于將所述答題輸入數據與標準答案進行加權比對處理，獲得加權準確率；
59、容錯準確率確定模塊，用于將所述答題輸入數據與標準答案進行糾錯比對處理，獲得容錯準確率；
60、總準確率確定模塊，用于將所述基礎準確率、所述加權準確率、所述容錯準確率輸本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種計算機考試的自動評分方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，各字符的輸入時間間隔及平均時間間隔分別通過如下公式來表示：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設速度模型通過如下公式表達：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟S5包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟S6包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，步驟S7包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，通過Levenshtein距離算法將所述答題輸入數據與標準答案進行比對處理；
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述預設準確率模型通過如下公式表示：
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述預設評分模型通過如下公式表示：
10.一種計算機考試的自動評分系統，其特征在于，包括：
【技術特征摘要】
1.一種計算機考試的自動評分方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，各字符的輸入時間間隔及平均時間間隔分別通過如下公式來表示：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設速度模型通過如下公式表達：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟s5包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟s6包括：
6.根據權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：祁長生，謝軼群，舒浩，孫建，謝國技，宋海軍，
申請(專利權)人：深圳市卓帆技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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