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申请/专利权人：山东第二医科大学
摘要：本发明提供一种基于大数据的学习评价系统及方法，涉及教育评价技术领域，本发明以从编程学习活动中收集的大量数据集合作为评价基础，根据编程任务的示例程序和程序参数，精确计算出每个编程任务的难度系数，基于数据的难度评估方法，能够更客观地反映编程任务的实际难度，从而在评价学生编程能力时，能够更全面地考虑学生的实际表现，将难度系数归一化处理，生成难度参考矩阵，这为后续的个性化任务分配提供了基础，通过结合学生的历史数据和实时编程数据，计算出学生的编程效率指数和挑战难度系数，进而确定难度跨越梯度，构建基于学生个体差异的任务分配机制，让每个学生都能接收到适合当前能力的编程任务。
主权项：1.一种基于大数据的学习评价系统，其特征在于，包括：难度定级模块，用于获取编程任务池内的编程任务的示例程序，并对编程任务进行编号，并获取每个示例程序的程序参数，构成程序参数矩阵，依据程序参数矩阵确定每个编程任务的难度系数，构成难度系数矩阵；预处理模块，用于将难度系数矩阵内部的元素进行归一化处理，将所有元素归一化在0到1的范围内，将归一化处理后的元素值四舍五入到最近的小数点后一位，标定为难度参考系数并构成难度参考矩阵，将编程任务的编号和难度参考系数进行一一映射；数据采集模块，用于获取学生正在学习的编程任务的编号，以及学生的实时编程数据，获取学生历史学习过程中的编程任务的学习历史数据，生成历史数据集；数据处理模块，用于根据实时编程数据生成学生的编程效率指数，依据历史数据集和难度参考矩阵构建当前学生的挑战难度系数，依据学生的挑战难度系数和编程效率指数确定后续为学生发布编程任务的难度跨越梯度；任务分配模块，用于依据难度跨越梯度和难度参考矩阵，筛选出下一个为学生分配的编程任务，并确定任务编号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东第二医科大学 一种基于大数据的学习评价系统及方法
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