一种答题分数的预测方法、系统、终端及服务器与流程

技术特征：

1.一种答题分数的预测方法，其特征在于，包括：

当接收到某个用户的预测分计算请求后，采集该用户的答题数据；

基于答题数据，获取与每个知识类型对应的每个难度系数下的答对题目个数以及总题目个数；

基于与每个知识类型对应的每个难度系数下的答对题目个数以及总题目个数计算与每个知识类型对应的每个难度系数的答题正确率；

根据预设的能力值映射表，将每个答题正确率映射为一个能力值θ；

基于每个能力值θ以及与每个能力值θ对应的难度系数值b，计算与每个知识类型对应的每个难度系数下的得分概率P_难度；

基于与每个知识类型对应的每个难度系数下得分概率P_难度以及与每个知识类型对应的每个难度系数下的权重，计算每个知识类型的得分概率P_考点；

基于每个知识类型的得分概率P_考点以及每个知识类型的权重，计算总得分概率P_总；

基于总得分概率P_总以及试题总分数，预测答题分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算与每个知识类型对应的每个难度系数下的得分概率P_难度的方法为：

根据项目反应理论的模型计算与每个知识类型对应的每个难度系数下的得分概率P_难度。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，计算与每个知识类型对应的每个难度系数下的权重方法为：

获取数据库中每个知识类型下与每个难度系数对应的题目数；

基于与每个知识类型对应的每个难度系数下的题目数，计算数据库中的所有难度系数的题目总数；

基于与每个知识类型对应的每个难度系数下的题目数以及所有难度系数的题目总数，计算与每个知识类型对应的每个难度系数的权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，计算每个知识类型的权重方法为：

获取数据库中每个知识类型的题目数；

基于每个知识类型的题目数，计算数据库中所有知识类型的题目总数；

基于每个知识类型的题目数以及所有知识类型的题目总数，计算每个知识类型的权重。

5.一种答题分数的预测系统，其特征在于，包括：

采集模块(100)：用于当接收到某个用户的预测分计算请求后，采集该用户的答题数据；

第一获取模块(200)：用于基于答题数据，获取与每个知识类型对应的每个难度系数下的答对题目个数以及总题目个数；

正确率计算模块(300)：用于基于与每个知识类型对应的每个难度系数下的答对题目个数以及总题目个数计算与每个知识类型对应的每个难度系数的答题正确率；

映射模块(400)：用于根据预设的能力值映射表，将每个答题正确率映射为一个能力值θ；

第一概率计算模块(500)：用于基于每个能力值θ以及与每个能力值θ对应的难度系数值b，计算与每个知识类型对应的每个难度系数下的得分概率P_难度；

第二概率计算模块(600)：用于基于与每个知识类型对应的每个难度系数下得分概率P_难度以及与每个知识类型对应的每个难度系数下的权重，计算每个知识类型的得分概率P_考点；

第三概率计算模块(700)：用于基于每个知识类型的得分概率P_考点以及每个知识类型的权重，计算总得分概率P_总；

预测模块(800)：用于基于总得分概率P_总以及试题总分数，预测答题分数。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述第一概率计算模块(500)：

根据项目反应理论的模型计算与每个知识类型对应的每个难度系数下的得分概率P_难度。

7.根据权利要求5所述的系统，其中，所述系统还包括：

第二获取模块(900)：用于获取数据库中每个知识类型下与每个难度系数对应的题目数；

第一统计模块(1000)：用于基于与每个知识类型对应的每个难度系数下的题目数，计算数据库中的所有难度系数的题目总数；

第一权重计算模块(1100)：用于基于与每个知识类型对应的每个难度系数下的题目数以及所有难度系数的题目总数，计算与每个知识类型对应的每个难度系数的权重。

8.根据权利要求5所述的系统，其中，所述系统还包括：

第三获取模块(1200)：用于获取数据库中每个知识类型的题目数；

第二统计模块(1300)：用于基于每个知识类型的题目数，计算数据库中所有知识类型的题目总数；

第二权重计算模块(1400)：用于基于每个知识类型的题目数以及所有知识类型的题目总数，计算每个知识类型的权重。

9.一种终端，其特征在于，包括权利要求5-8中任一项所述的答题分数的预测系统。

10.一种服务器，其特征在于，包括权利要求5-8中任一项所述的答题分数的预测系统。