一种K12阶段数据处理及学生学习情况的智能诊断方法与流程

本发明涉及一种诊断方法，具体是一种K12阶段数据处理及学生学习情况的智能诊断方法。

背景技术：

处于小学、初中、高中阶段的学生，很多都知道自己学的不好，但是并不清楚哪一部分学的不好，以及不好到什么程度，现有的技术方案，只是以帮助学生课后答疑，都是集中解决学生课后作业不会做，通过扫描拍照，解决学生课后作业的问题。学生做练习的目的，是巩固所学知识的同时检验知识掌握情况。但是，学生直接得到解题过程，并不能有效的帮助学生学好，反而容易养成学生不动脑筋、抄作业的坏习惯，指标不治本的同时，失去学生做练习的意义。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种针对性强、简单可靠的学生学习情况的智能诊断方法，在以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种学生学习情况的智能诊断方法，具体步骤如下：

(1)将学生在K12阶段的题目均设置解答思路、详细解答过程，及标签；

(2)学生搜索题目后，再根据学生不会做的题目，对题目的标签经行分析；

(3)进行个性化分析，基于某一个学生所搜题目进行统计，得到该学生某一个章节中各个知识点的学习情况；

(4)进行群体分析，针对一个特定群体的学生所搜题目情况进行分析，得到这一群体各章节中各个知识点的学习情况。

作为本发明进一步的方案：所述K12阶段的题目的数目为8000-9000万道。

作为本发明进一步的方案：所述标签包括该题所属的年级、章节、该题所包含的知识点、所用到的解题方法以及该题的难度系数。

作为本发明进一步的方案：所述的知识点包括了解点、理解点、重点和难点。

作为本发明再进一步的方案：所述的特定群体为一个班级或一个年级，或一个区域。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明为每个题目设置一个标签，以标签为基本素材，对学生进行大数据分析，可以很快的检测出学生某一个章节、某一个知识点的掌握情况，为学生推荐针对性的学习方案，不仅能帮助学生解决课后作业，使K12阶段学生的所有知识点以及常见题目完全透明化理顺的基础上，不仅能帮助学生解决课后作业，可以针对性的帮助其学习，还可以大幅提高教师的教学效率。

附图说明

图1为本发明中进行个性化分析时的示意图之一。

图2为本发明中进行个性化分析时的示意图之二。

图3为本发明中进行群体分析时的示意图之一。

图4为本发明中进行群体分析时的示意图之二。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。

实施例1

请参阅图1-4，本发明实施例中，一种K12阶段数据处理及学生学习情况的智能诊断方法，具体步骤如下：

(1)将学生在K12阶段的题目均设置解答思路、详细解答过程，及标签；所述K12阶段的题目的数目为8000万道左右，所述标签包括该题所属的年级、章节、该题所包含的知识点、所用到的解题方法以及该题的难度系数，所述的知识点包括了解点、理解点、重点和难点，这样以来，K12阶段的海量题目就会变的透明无比，还可以根据学生所搜题目统计学生知识掌握情况，也可以查询所有包含某一个知识点的所有题目；

(2)学生搜索题目后，再根据学生不会做的题目，对题目的标签进行分析；

(3)进行个性化分析，基于某一个学生所搜题目进行统计，得到该学生某一个章节 中各个知识点的学习情况；学生所搜题中，每一章中各个考点所占的比例，结合该章节重点、难点考点，如图1所示，可以分析出学生该章中哪个知识点没有学好，如图2所示，亦可以分析出该学生某一册书，各个章节的学习情况，该学生的第四章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明该学生第四章掌握的比较差；

(4)进行群体分析，针对一个特定群体的学生所搜题目情况进行分析；所述的特定群体为一个班级或一个年级；如图3所示，高一(2)班数学必修第一章基于考点的统计，统计该班级中，这一章各知识点所占的比例，结合该章节重点、难点考点可以分析出这个班级的学生哪个知识点掌握的相对较差，把统计结果反馈给任课教师，如图4所示，亦可以分析出高一(2)班这一册书的整体学习情况，在这一本书中，高一(2)班的第三章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明这个班级整体第三章整体学的稍差，把统计结果反馈给任课教师。

实施例2

请参阅图1-4，本发明实施例中，一种K12阶段数据处理及学生学习情况的智能诊断方法，具体步骤如下：

(1)将学生在K12阶段的题目均设置解答思路、详细解答过程，及标签；所述K12阶段的题目的数目为8200万道左右，所述标签包括该题所属的年级、章节、该题所包含的知识点、所用到的解题方法以及该题的难度系数，所述的知识点包括了解点、理解点、重点和难点，这样以来，K12阶段的海量题目就会变的透明无比，还可以根据学生所搜题目统计学生知识掌握情况，也可以查询所有包含某一个知识点的所有题目；

(2)学生搜索题目后，再根据学生不会做的题目，对题目的标签经行分析；

(3)进行个性化分析，基于某一个学生所搜题目进行统计，得到该学生某一个章节中各个知识点的学习情况；学生所搜题中，每一章中各个考点所占的比例，结合该章节重点、难点考点，如图1所示，可以分析出学生该章中哪个知识点没有学好，如图2所示，亦可以分析出该学生某一册书，各个章节的学习情况，该学生的第四章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明该学生第四章掌握的比较差；

(4)进行群体分析，针对一个特定群体的学生所搜题目情况进行分析；所述的特定群体为一个班级或一个年级；如图3所示，高一(2)班数学必修第一章基于考点的统计，统计该班级中，这一章各知识点所占的比例，结合该章节重点、难点考点可以分析出这个班级的学生哪个知识点掌握的相对较差，把统计结果反馈给任课教师，如图4所示，亦可以分析出高一(2)班这一册书的整体学习情况，在这一本书中，高一(2)班的第三章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明这个班级整体第三章整体学的稍差，把统计结果反馈给任课教师。

实施例3

请参阅图1-4，本发明实施例中，一种K12阶段数据处理及学生学习情况的智能诊断方法，具体步骤如下：

(1)将学生在K12阶段的题目均设置解答思路、详细解答过程，及标签；所述K12阶段的题目的数目为8500万道左右，所述标签包括该题所属的年级、章节、该题所包含的知识点、所用到的解题方法以及该题的难度系数，所述的知识点包括了解点、理解点、重点和难点，这样以来，K12阶段的海量题目就会变的透明无比，还可以根据学生所搜题目统计学生知识掌握情况，也可以查询所有包含某一个知识点的所有题目；

(2)学生搜索题目后，再根据学生不会做的题目，对题目的标签经行分析；

(3)进行个性化分析，基于某一个学生所搜题目进行统计，得到该学生某一个章节中各个知识点的学习情况；学生所搜题中，每一章中各个考点所占的比例，结合该章节重点、难点考点，如图1所示，可以分析出学生该章中哪个知识点没有学好，如图2所示，亦可以分析出该学生某一册书，各个章节的学习情况，该学生的第四章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明该学生第四章掌握的比较差；

(4)进行群体分析，针对一个特定群体的学生所搜题目情况进行分析；所述的特定群体为一个班级或一个年级；如图3所示，高一(2)班数学必修第一章基于考点的统计，统计该班级中，这一章各知识点所占的比例，结合该章节重点、难点考点可以分析出这个班级的学生哪个知识点掌握的相对较差，把统计结果反馈给任课教师，如图4所示，亦可 以分析出高一(2)班这一册书的整体学习情况，在这一本书中，高一(2)班的第三章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明这个班级整体第三章整体学的稍差，把统计结果反馈给任课教师。

实施例4

请参阅图1-4，本发明实施例中，一种K12阶段数据处理及学生学习情况的智能诊断方法，具体步骤如下：

(1)将学生在K12阶段的题目均设置解答思路、详细解答过程，及标签；所述K12阶段的题目的数目为8800万道左右，所述标签包括该题所属的年级、章节、该题所包含的知识点、所用到的解题方法以及该题的难度系数，所述的知识点包括了解点、理解点、重点和难点，这样以来，K12阶段的海量题目就会变的透明无比，还可以根据学生所搜题目统计学生知识掌握情况，也可以查询所有包含某一个知识点的所有题目；

(2)学生搜索题目后，再根据学生不会做的题目，对题目的标签经行分析；

(3)进行个性化分析，基于某一个学生所搜题目进行统计，得到该学生某一个章节中各个知识点的学习情况；学生所搜题中，每一章中各个考点所占的比例，结合该章节重点、难点考点，如图1所示，可以分析出学生该章中哪个知识点没有学好，如图2所示，亦可以分析出该学生某一册书，各个章节的学习情况，该学生的第四章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明该学生第四章掌握的比较差；

(4)进行群体分析，针对一个特定群体的学生所搜题目情况进行分析；所述的特定群体为一个班级或一个年级；如图3所示，高一(2)班数学必修第一章基于考点的统计，统计该班级中，这一章各知识点所占的比例，结合该章节重点、难点考点可以分析出这个班级的学生哪个知识点掌握的相对较差，把统计结果反馈给任课教师，如图4所示，亦可以分析出高一(2)班这一册书的整体学习情况，在这一本书中，高一(2)班的第三章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明这个班级整体第三章整体学的稍差，把统计结果反馈给任课教师。

实施例5

请参阅图1-4，本发明实施例中，一种K12阶段数据处理及学生学习情况的智能诊断方法，具体步骤如下：

(1)将学生在K12阶段的题目均设置解答思路、详细解答过程，及标签；所述K12阶段的题目的数目为9000万道左右，所述标签包括该题所属的年级、章节、该题所包含的知识点、所用到的解题方法以及该题的难度系数，所述的知识点包括了解点、理解点、重点和难点，这样以来，K12阶段的海量题目就会变的透明无比，还可以根据学生所搜题目统计学生知识掌握情况，也可以查询所有包含某一个知识点的所有题目；

(2)学生搜索题目后，再根据学生不会做的题目，对题目的标签经行分析；

(3)进行个性化分析，基于某一个学生所搜题目进行统计，得到该学生某一个章节中各个知识点的学习情况；学生所搜题中，每一章中各个考点所占的比例，结合该章节重点、难点考点，如图1所示，可以分析出学生该章中哪个知识点没有学好，如图2所示，亦可以分析出该学生某一册书，各个章节的学习情况，该学生的第四章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明该学生第四章掌握的比较差；

(4)进行群体分析，针对一个特定群体的学生所搜题目情况进行分析；所述的特定群体为一个班级或一个年级；如图3所示，高一(2)班数学必修第一章基于考点的统计，统计该班级中，这一章各知识点所占的比例，结合该章节重点、难点考点可以分析出这个班级的学生哪个知识点掌握的相对较差，把统计结果反馈给任课教师，如图4所示，亦可以分析出高一(2)班这一册书的整体学习情况，在这一本书中，高一(2)班的第三章所搜的题目难度系数最小，题目最简单，说明这个班级整体第三章整体学的稍差，把统计结果反馈给任课教师。

本发明为每个题目设置一个标签，以标签为基本素材，对学生经行大数据分析，可以很快的检测出学生某一个章节、某一个知识点的掌握情况，为学生推荐针对性的学习方案，不仅能帮助学生解决课后作业，使K12阶段学生的所有知识点以及常见题目完全透明化理顺的基础上，不仅能帮助学生解决课后作业，可以针对性的帮助其学习，还可以大幅提高教师的教学效率。

上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。