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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种基于大数据的知识点查缺补漏分析方法及系统，包括S1：获取目标区域全体学生某次考试某科目试卷的总得分；获取全体学生该科目试卷中各小题的得分；计算该学生本次考试该科目试卷中各小题的预期得分；S2：计算出该学生本次考试该科目试卷中各小题得分的预期偏差值；S3：计算本次考试之前的Z次考试中，该学生该科目Z次考试得分位次的加权平均值；S4：计算该学生该科目试卷中各小题的优先补短系数；S5：将优先补短系数大的小题反馈给步骤S1中的该学生及其对应教师。本方法和系统能计算出优先补短系数，依据优先补短系数找出学生的知识缺陷并进行针对性弥补，有助于快速解决或改善这些知识缺陷。

主权项：1.基于大数据的知识点查缺补漏分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取目标区域全体学生某次考试某科目试卷的总得分；获取全体学生该科目试卷中各小题的得分；根据某位学生本次考试该科目试卷的总得分，计算该学生本次考试该科目试卷中各小题的预期分；所述目标区域全体学生是指采用相同试卷进行考试的所有学生；具体包括以下步骤：S1.1：获取目标区域全体学生某次考试某科目试卷的总得分；全体学生某次考试某科目试卷中各小题的得分所组成的矩阵为： ；矩阵A中每行代表着对应学生本次考试该科目试卷中各小题的得分；共m个学生，本次考试该科目试卷中共n个小题；A为全体学生本次考试该科目试卷中各小题的得分矩阵；S1.2：将全体学生本次考试该科目试卷中各小题的得分从大到小进行排序；排序后的矩阵为： ；S1.3：根据该学生本次考试该科目试卷总得分，计算该学生本次考试该科目试卷中各小题的预期得分；设： ；矩阵S中每行的数值，k=1、2、……m；设该学生本次考试该科目试卷总得分为E总，设该学生本次考试该科目试卷期望总得分为Ek，设Ek等于E总；如果矩阵S中存在与E总相同的同位次预期得分，则，该学生本次考试该科目试卷中第i小题的预期得分的公式为： （1）；设Ek为该学生本次考试该科目试卷的期望总得分；为该学生本次考试该科目试卷中第i小题的预期得分；为该学生的同位次预期得分；如果该学生本次考试该科目试卷总得分E总，矩阵S中不存在与之相同的同位次预期得分，则，该学生本次考试该科目试卷中第i小题的预期得分的公式为： （2）；其中，St+1为小于E总，且最接近E总的第t+1行的期望总得分；St为大于E总，且最接近E总的第t行的期望总得分；为矩阵U中第t行第i小题的得分；为矩阵U中第t+1行第i小题的得分；Ek为该学生本次考试该科目试卷的期望总得分，为该学生本次考试该科目试卷中第i小题的预期得分；为该学生的同位次预期得分；S2：计算出步骤S1中该学生本次考试该科目试卷中各小题得分的预期偏差值； ；其中，为该学生本次考试该科目试卷中，第i小题实际得分与第i小题的预期得分之间的偏离值；为该学生本次考试该科目试卷中，第i小题的预期得分；为该学生本次考试该科目试卷中，第i小题的实际得分；S3：计算本次考试之前的Z次考试中，该学生该科目Z次考试得分位次的加权平均值；设定本次考试之前，该学生该科目第j次考试得分在全体学生中的位次为pj，；设该学生第j次考试该科目得分位次的加权系数为fj；则，该学生本次考试之前的z次考试中，该学生该科目考试得分的位次加权平均值w为： ；S4：计算步骤S1中该学生该科目试卷中各小题的优先补短系数；设该学生本次考试该科目试卷中第i小题的实际得分在全体学生中的位次为hi；优先补短系数公式为： （3）；式中，为该学生本次考试该科目试卷中第i小题的优先补短系数；S5：将优先补短系数大的小题反馈给步骤S1中的该学生及其对应教师；所述分析方法还包括基于大数据的知识点查缺补漏分析系统，所述分析系统包括：题库，用于存储各个学科、各种知识点的题目，题目信息包括文字和图片，并通过自然语言处理技术抽取出题目的关键词；优先补短系数计算模块，能够根据学生的本次考试该科目试卷中各小题得分、本次考试该科目试卷中各小题的位次、以及本次考试该科目试卷之前，Z次该科目试卷中的位次加权平均值，计算出本次考试该科目试卷中各小题的优先补短系数；习题识别模块，能通过文字和图片识别本次考试该科目试卷中各小题的学科、知识点；能通过自然语言处理技术抽取出关键词、通过反向图片搜索引擎在题库中找到相似的图片，从而关联出各小题对应的学科和知识点；分析模块，分别与优先补短系数计算模块和习题识别模块连接；分别获得本次考试该科目试卷中各小题的学科、知识点，以及能获得本次考试该科目试卷中各小题的优先补短系数，能够判断并分析出需要补短的学科和知识点；相似习题推荐模块，与分析模块连接，能够接收分析模块的指令，能够从题库中找出对应知识点的相似习题；显示模块，能够显示相似习题推荐模块找出的对应知识点的习题。

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