信息处理方法及装置与流程

本申请涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术：

全球教育评价经历了考试时期、测验时期、描述时期、判断时期、结果认同时期和综合评价时期六个时期，而我国目前基本还处于第二阶段的测试时期，仍然只注重于试卷的测试得分，而无法获得对于试卷、学生以及教师等全方位的分析结果。

相关技术中多采用单一化的试卷测试结果分析方法，通过学生填写试卷答案并与标准答案相对比以实现分值的统计，并对试题加以简单的分类(如填空题、应用题、计算题等)和与课本知识点(如古诗词背诵、加法、乘法等)的关联，以实现对教学情况的评鉴。

但采用“课本知识点+题型”的考试结果信息处理方法无法有效对接课程标准要求的“三维目标”，对试卷答案单一、散点式的分值统计也无法有效实现学生学业情况以及教师教学情况的精细化甄别与诊断。

针对相关技术中采用课本知识点关联与题型分类的试卷评判方法无法实现对试卷测试结果进行精细化甄别与诊断的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本申请的主要目的在于提供一种信息处理方法及装置，以解决相关技术中采用课本知识点关联与题型分类的试卷评判方法无法实现对试卷测试结果进行精细化甄别与诊断的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种信息处理方法及装置。

根据本申请的信息处理方法包括：获取第一用户试卷中每道试题的测试答案，以及每道试题的标准答案，其中，标准答案包括预设得分内容以及预设得分内容对应的预设得分分值；将每道试题的测试答案与该试题的标准答案进行对比，得到每道试题的测试答案中的正确内容以及正确内容对应的分值；在预设标签库中查找与每道试题的测试答案中的正确内容对应的标签；根据每道试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签，生成第一用户试卷的用户评价信息。

进一步的，根据每道试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签，生成第一用户试卷的评价信息包括：根据预设分类规则获得标签的类别；对属于同一类别的标签中的每个正确内容对应的分值进行加合，得到该类别的总分值。

进一步的，还包括获取预设分组中每个第一用户试卷的用户评价信息；生成预设分组的分组评价信息。

进一步的，还包括获取预设分组中每个第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值；根据每个第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值计算得到指定标签的分组标签平均得分率和每个第一用户试卷的指定标签的用户标签得分率；判断预设分组中是否存在指定标签的用户标签得分率低于分组标签平均得分率的第一用户试卷；如果预设分组中存在指定标签的用户标签得分率低于平均标签得分率的第一用户试卷，则将指定标签的用户标签得分率低于分组标签平均得分率的第一用户试卷的评价信息发送给第二用户设备。

进一步的，在根据每个第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值计算得到指定标签的分组标签平均得分率和每个第一用户试卷的指定标签的用户标签得分率后还包括：依次计算每个用户标签得分率与分组标签平均得分率之间的差值；依次将差值与预设关注度匹配条件进行匹配以获得每个第一用户试卷中指定标签的关注度。

进一步的，根据每道试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签，生成第一用户试卷的评价信息包括：对试卷中每道试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签进行统计获得试卷的特征信息集；判断预设提示信息库中是否存在与特征信息集中每个特征信息均匹配的提示信息；如果预设提示信息库中存在与特征信息集中每个特征信息均匹配的提示信息，则将预设提示信息库中与特征信息集中每个特征信息均匹配的提示信息作为用户评价信息。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种信息处理装置。

根据本申请的信息处理装置包括：信息获取单元，用于获取第一用户试卷中每道试题的测试答案，以及每道试题的标准答案，其中，标准答案包括预设得分内容以及预设得分内容对应的预设得分分值；信息比对单元，用于将每道试题的测试答案与该试题的标准答案进行对比，得到每道试题的测试答案中的正确内容以及正确内容对应的分值；标签查找单元，用于在预设标签库中查找与每道试题的测试答案中的正确内容对应的标签；用户评价信息生成单元，用于根据每道试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签，生成第一用户试卷的用户评价信息。

进一步的，信息获取单元包括：分类单元，用于根据预设分类规则获得标签的类别；分值加合单元，用于对属于同一类别的标签中的每个正确内容对应的分值进行加合，得到该类别的总分值。

进一步的，还包括分组信息获取单元，用于获取预设分组中每个第一用户试卷的用户评价信息；分组评价信息生成单元，用于生成预设分组的分组评价信息。

进一步的，还包括总分值获取单元，用于获取预设分组中每个第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值；得分率统计单元，用于根据每个第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值计算得到指定标签的分组标签平均得分率和每个第一用户试卷的指定标签的用户标签得分率；得分率判断单元，用于判断预设分组中是否存在指定标签的用户标签得分率低于分组标签平均得分率的第一用户试卷；发送单元，用于如果预设分组中存在指定标签的用户标签得分率低于平均标签得分率的第一用户试卷，则将指定标签的用户标签得分率低于分组标签平均得分率的第一用户试卷的评价信息发送给第二用户设备。

在本申请实施例中，采用在预设标签库中预先配置各类标签，并在获取每道试题的测试答案中的正确内容后为之匹配与之对应的标签，并根据标准答案确定该正确内容所对应的分值，实现了对测试答案的标签化分类与统计，通过统计各标签的得分情况可以对测试答案进行精细化的甄别与诊断，解决了采用课本知识点关联与题型分类的试卷评判方法无法实现对试卷测试结果进行精细化甄别与诊断的问题。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请提供的一种信息处理方法的流程示意图；

图2为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图；

图3为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图；

图4为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图；

图5为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图；

图6为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图；

图7为本申请提供的一种信息处理装置的结构示意图；

图8为本申请提供的另一种信息处理装置的结构示意图；

图9为本申请提供的另一种信息处理装置的结构示意图；

图10为本申请提供的另一种信息处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

根据本实施例，提供了一种信息处理方法，图1为本申请提供的一种信息处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括步骤s101至步骤s104：

s101获取第一用户试卷中每道试题的测试答案，以及每道试题的标准答案，其中，所述标准答案包括预设得分内容以及所述预设得分内容对应的预设得分分值。

具体地，本步骤中的试卷包括有试题、与该试题对应的标准答案内容、以及试题中每道试题的总分值以及该标准答案的各得分内容与相应的分值。

举例说明，以试题为数学应用题举例，该数学应用题的总分值为8分，与之对应的标准答案包含有三个预设得分内容，其中，第一个预设得分内容为y＝4x+5、第二个预设得分内容为将y＝4×2+5、第三个预设得分内容为y＝13，上述三个预设得分内容的预设得分分值分别为2分、2分和4分。其中，第一用户为参加考试的考试人员，如在校的学生、企业中的员工等，本申请并不做具体限制。

需要说明的是，试题标准答案中的预设得分内容以及对应的预设得分分值可根据不同试题的题型具体设置，本申请并不做具体限制。

此外，第一用户试卷中每道试题的测试答案的获取方式可以为通过扫描仪将第一用户笔答的试卷扫描进终端设备并通过图像识别的方式将笔迹识别为测试答案、也可以通过填涂带有选项的答题卡的方式将选择题的测试答案经答题卡读卡机录入进终端设备、也可以安排考试人员直接在终端设备上作答获得，本申请并不对第一用户试卷中每道试题的测试答案的获取方式做具体限定。

s102将每道所述试题的测试答案与该试题的标准答案进行对比，得到每道所述试题的测试答案中的正确内容以及所述正确内容对应的分值。

具体地，将步骤s101中获得的每道所述试题的测试答案与该试题的标准答案进行比对，经比对过后得到的正确内容与标准答案中预设得分内容所对应的预设得分分值进行对应，得到正确内容对应的分值。

仍以前述的试题为数学应用题为例，该试题的测试答案中存在与标准答案对应的三个测试内容，分别为y＝4x+5、y＝4×2+5和y＝12，但经对比后得到测试答案中的正确内容为y＝4×2+5和y＝4×2+5，而y＝12为错误内容，将正确答案与标准答案的预设得分内容以及预设得分内容对应的预设得分分值进行对应，则可获得该正确内容以及正确内容对应的分值，y＝4x+5(2分)和y＝4×2+5(2分)，而由于第三部分内容出现错误不计分，y＝12(0分)。

需要说明的是，比对的方式可根据不同题型具体设置，如通过答题卡涂卡获得的选择题的测试答案，则对比测试答案中的所填选项与标准答案是否一致，如果是通过终端设备录入的填空题的测试答案，则对比测试答案中的所填内容与标准答案是否一致，本申请并不对具体比对方式做具体限定。

s103在预设标签库中查找与每道所述试题的测试答案中的正确内容对应的标签。

在预设标签库中已经预先配置有测试答案内容与标签之间的关联关系，因此在预设标签库查找每道试题的测试答案中的正确内容所对应的标签，即可获得该正确内容所对应的标签。

具体的，预设标签库内储存有三个一级标签，分别为知识标签、技能标签和能力标签，而每个一级指标下又包括多个次级标签，如技能标签下还包括记忆、理解、应用、推理、问题解决和数学表达等二级标签，知识标签下还包括数与代数、图形与几何、统计与概率、实践与综合等二级标签，能力标签下还包括言语-语言、数理-逻辑和视觉-空间等二级标签。

举例说明，基于该预设标签库的内容，仍以前述的数学应用题为例，该试题中的测试答案中的正确内容为y＝4x+5和y＝4×2+5，在预设标签库中查找与y＝4x+5所对应的一级标签分别为知识标签、技能标签和能力标签，二级标签分别为知识标签下的数与代数标签、技能标签下的操作标签和能力标签下的逻辑分析标签；同样的在预设标签库中查找与y＝4×2+5所对应的一级标签分别为知识标签、技能标签和能力标签，二级标签分别为知识标签下的实践与综合标签、技能标签下的演绎推理标签和能力标签下的语言理解标签；同样的也可以在预设标签库中查找前述测试答案中的错误内容y＝12所对应的一级标签分别为知识标签、技能标签和能力标签，二级标签分别为知识标签下的统计与概率标签、技能标签下的计算标签和能力标签下的数式推理标签。

需要说明的是，在具体实施时，标签所体现的考察方面、标签层级以及标签的数量可根据试卷考察的内容与相应教学内容相对应的灵活设置，本申请并不具体限定标签的具体内容。

s104根据每道所述试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签，生成所述第一用户试卷的用户评价信息。

将每道试题的正确内容对应标签和分值通过正确内容相关联，当每道试题的正确内容对应的标签为一个时，该正确内容对应的分值即为该标签的分值；当每道试题的正确内容对应标签为多个时，可以将该分值无权重的作为各标签的分值，也可以按一定的权重有比例的将分值分配给各标签；

举例说明，仍以前述的试题为数学应用题为例，以说明当每道试题的正确内容对应标签为多个时，如何以该正确内容的分值无权重的分配给各标签。正确内容y＝4x+5对应的一级标签分别为知识标签、技能标签和能力标签，则各一级标签的分值分别为知识标签(2分)、技能标签(2分)和能力标签(2分)；同样的二级标签的分值分别为数与代数标签(2分)、操作标签(2分)和逻辑分析标签(2分)。

与之相对应的则是按一定的权重有比例的将分值分配给各标签，举例说明，同样以前述的试题为数学应用题为例。正确内容y＝4x+5对应的一级标签分别为知识标签、技能标签和能力标签，若每个标签的权重相同，则各一级标签的分值分别为知识标签(2/3分)、技能标签(2/3分)和能力标签(2/3分)，同样的二级标签的分值分别为数与代数标签(2/3分)、操作标签(2/3分)和逻辑分析标签(2/3分)。

需要说明的是，当存在有试题的正确内容对应的一级标签下包括有多个二级标签时，也可根据具体的分值分配需求将分值分配给各二级标签，本申请并不对分值与标签之间的分配关系做具体限定。

需要说明的是，用户评价信息所包括的内容可以是对每道试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签进行统计，如统计试卷中相同标签的试卷标签总分值、或统计试卷中相同标签的试卷标签得分率等、存在多级标签时也可以是对各级标签进行统计总分值、得分率等。

在一个可行的实施方案中，图2为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图，如图2所示，在执行步骤s104时，可以通过以下步骤s201和步骤s202实现：

s201根据预设分类规则获得所述标签的类别。

通过预设分类规则首先将一级标签分类，获得试卷中各试题的测试答案中正确内容所对应的一级标签的分类结果，如果试卷中存在试题的测试答案中正确内容对应有三级标签，则在对一级标签分类后继续对二级标签分类，也就是说，当试卷中存在试题的测试答案中正确内容对应有多级标签时，则依次对各级标签进行分类直至最后一级标签为止；如果试卷中存在试题的测试答案中正确内容仅对应有单级标签，则将上述标签按照相同的标签进行分类即可。

s202对属于同一类别的标签中的每个所述正确内容对应的分值进行加合，得到该类别的总分值。

步骤s201中已经将试卷中各试题的测试答案中正确内容对应的标签进行了分类，之后将各类别下所包含的标签及其分值进行加合得到各类别的总分值。通过对各类别的分值进行加合，可以立体的分析考生的薄弱方面与优势方面。

在一个可行的实施方案中，图3为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图，如图3所示，本信息处理方法还包括步骤s301至步骤s302：

s301获取预设分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息。

为获取特定分组的分组评价信息，需获取该分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息，该用户评价信息包括有各试题的测试答案中的正确内容以及该正确内容对应的分值和标签。

需要说明的是，预设分组可以是班级、学校、省、市等，具体分组方式可根据具体需求设定，本申请不对分组方式做具体限定。

s302生成所述预设分组的分组评价信息。

通过获取预设分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息，可以获取预设分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息中各标签的分值，进而获取预设分组的指定标签的分组标签平均得分率、中位数得分分值，也可以通过设定各标签的及格分数并加以比对获得各标签的第一用户及格率或不及格人员数量等，也可以通过设定各标签的优秀分数并加以比对获得各标签的第一用户优秀率或优秀人员数量等。通过生成预设分组的分组评价信息可以获得预设分组整体的试卷测试情况，如通过分组标签平均得分率可以了解预设分组哪项标签得分率较低，也就说明与该项标签相关的知识内容学习的不好，应该加强教学，不及格人员数量也可以说明整体的教学水平如何。

在一个可行的实施方案中，图4为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图，如图4所示，本信息处理方法还包括步骤s401至步骤s404：

s401获取预设分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值。

分别统计预设分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值，如该预设分组为包含有30名学生的班级，指定标签为数与代数标签，则分别获取该班级内每名学生试卷中数与代数标签的总分值。

s402根据每个所述第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值计算得到所述指定标签的分组标签平均得分率和每个所述第一用户试卷的所述指定标签的用户标签得分率。

将步骤s401中获得的预设分组中每名第一用户试卷的指定标签对应的总分值依次与标准答案的指定标签的标准总分值进行比对，则获得每个所述第一用户试卷的所述指定标签的用户标签得分率，并依据每个所述第一用户试卷的所述指定标签的用户标签得分率获得分组标签平均得分率。

s403判断所述预设分组中是否存在所述指定标签的用户标签得分率低于所述分组标签平均得分率的所述第一用户试卷。

依次将每名第一用户试卷的所述指定标签的用户标签得分率与分组标签平均得分率进行比对，当用户标签得分率大于分组标签平均得分率时比对结果为正数，当用户标签得分率等于分组标签平均得分率时比对结果为零，而当用户标签得分率小于分组标签平均得分率时比对结果为负数。

s404如果所述预设分组中存在所述指定标签的用户标签得分率低于所述平均标签得分率的所述第一用户试卷，则将所述指定标签的用户标签得分率低于所述分组标签平均得分率的所述第一用户试卷的评价信息发送给第二用户设备。

当比对结果存在有用户标签得分率低于所述平均标签得分率时，即比对结果为负数时，则将用户标签得分率低于所述分组标签平均得分率的第一用户试卷的评价信息发送给第二用户设备。通过依次将预设分组组内的第一用户试卷的指定标签的标签得分率与平均标签得分率进行比对，实现了对于预设分组组内的第一用户的分层处理，也就是说，将第一用户划分为高于平均标签得分率的一组和低于平均标签得分率的一组，并通过设定不同的指定标签，可以获得不同的标签对应的第一用户的分层结果，使得教师在上课或培训时能够灵活的根据不同的标签有针对性的侧重不同的学生，相比现有简单的获得整体试卷不及格分数的学生信息，能够更加全面，也更加细致的了解学生的薄弱方面，因材施教。

需要说明的是，第二用户可以是教师、教学管理人员、企业管理人员等，本申请在此不做具体限定。

在一个可行的实施方案中，在执行步骤s402后，图5为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图，如图5所示，本信息处理方法还包括步骤s501至步骤s502：

s501依次计算每个所述用户标签得分率与所述分组标签平均得分率之间的差值。

依次将步骤s402中获得的每名第一用户试卷的所述指定标签的用户标签得分率与分组标签平均得分率进行比对，并记录每名第一用户试卷的指定标签与分组平均得分率之间的差值。

举例说明，以第一用户为小王为例，小王的试卷的计算标签的用户标签得分率为78.21％，而预设分组的分组标签得分率为88.46％，计算两者的差值为-10.25％。

s502依次将所述差值与预设关注度匹配条件进行匹配以获得每个所述第一用户试卷中所述指定试题的关注度。

依次将步骤s501获得的每名第一用户的指定标签的用户标签得分率与分组标签平均得分率之间的差值与预设关注度匹配条件进行匹配。

具体的，预设关注度匹配条件可以为三个数值区间(如-10％至10％为中关注度区间，小于-10％为高关注度区间，大于10％为低关注度区间)，通过判断该差值落在哪一区间即可确定该差值对应的第一用户试卷中的指定标签的关注度。

举例说明，仍以前述的第一用户为小王为例，步骤s501中获得差值为-10.25％，与-10.25％相匹配的数值区间为小于-10％的高关注度区间，因此小明的计算标签的关注度为高。通过确定各标签的关注度，可以获得第一用户各标签的测试水平，也就是说，高关注度的标签反映出该用户在该标签方面有良好的学习效果，低关注度的标签反映出该用户在该标签方面的学习效果较差，应付出最多的时间和精力来学习和训练，对于中关注度的标签说明该用户与平均水平相近，应付出较多的时间和经历来学习和训练，通过了解各标签的关注度可以科学的辅助第一用户分配自己的学习时间，使学习更加富有效率。

需要说明的是，预设关注度匹配条件可以为多个数值区间、也可以是一个多或多个关注度阈值，数值区间和阈值的具体数值可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。

在一个可行的实施方案中，图6为本申请提供的另一种信息处理方法的流程示意图，如图6所示，本信息处理方法还包括步骤s601至步骤s603：

s601对所述试卷中每道所述试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签进行统计获得所述试卷的特征信息集。

其中，特征信息集包括多个特征信息，每个特征信息均根据试卷中每道试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签进行统计后获得。

具体的，特征信息可以包括各标签的得分率、各标签总分数以及各标签的关注度等。

举例说明，以第一用户为小明为例，小明的知识标签的总分数为80分，得分率为80％，关注度为高。

s602判断预设提示信息库中是否存在与所述特征信息集中每个特征信息均匹配的提示信息。

预设提示信息库预先配置有与步骤s601中特征信息集中的每个特征信息相对应的提示信息类型，依次在预设提示信息库查找是否有与特征信息集中的每个特征信息相对应的提示信息，以便为步骤s603生成评价信息做准备。

具体的，预设提示信息库中可分别配置有与标签得分率、各标签总分数以及各标签的关注度匹配的三种提示信息类型，匹配的方式可以采用设置得分区间，通过确定标签总分数、标签得分率和关注度所落在的得分区间获得对应的提示信息。

举例说明，仍以前述的第一用户为小明为例，首先查找与知识标签总分数为80分相对应的提示信息，预先设置知识标签总分数在80分至90分为一个得分区间，则得到该区间预先配置的“知识维度的总分数为良好水平，请继续保持”的提示信息，同样的分别查找与知识标签得分率为80％和关注度为高对应的提示信息分别为“知识标签得分率仍有较大的提高空间，需注意关注度的高低以全面确定知识维度的学习情况”和“关注度高说明知识维度的得分率低于平均得分率，因此在日常学习中应注重与知识维度相关课本的学习与习题的练习”。

s603如果所述预设提示信息库中存在与所述特征信息集中每个特征信息均匹配的提示信息，则将所述预设提示信息库中与所述特征信息集中每个特征信息均匹配的提示信息作为所述用户评价信息。

将步骤s603获得的提示信息作为评价信息，无需体现准备培训资料和教师人工分析测试答案以获得试卷的评价信息，采用预先配置的提示信息与特征信息集间的对应关系，简便、快速、准确的获得了试卷的评价信息，节省了大量的成本与时间。

举例说明，仍以前述的第一用户为小明为例，将步骤s602中获得的“知识维度的总分数为良好水平，请继续保持”、“知识标签得分率仍有较大的提高空间，需注意关注度的高低以全面确定知识维度的学习情况”和“关注度高说明知识维度的得分率低于平均得分率，因此在日常学习中应注重与知识维度相关课本的学习与习题的练习”作为小明的试卷的用户评价信息。

在本申请提供的实施例中，采用在预设标签库中预先配置各类标签，并在获取每道试题的测试答案中的正确内容后为之匹配与之对应的标签，并根据标准答案确定该正确内容所对应的分值，实现了对测试答案的标签化分类与统计，通过统计各标签的得分情况可以对测试答案进行精细化的甄别与诊断，解决了采用课本知识点关联与题型分类的试卷评判方法无法实现对试卷考察结果进行精细化甄别与诊断的问题。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种信息处理装置的结构示意图，图7为本申请提供的一种信息处理装置的结构示意图，如图7所示，该装置包括：

71信息获取装置，用于获取第一用户试卷中每道试题的测试答案，以及每道试题的标准答案，其中，所述标准答案包括预设得分内容以及所述预设得分内容对应的预设得分分值；

72信息比对装置，用于将每道所述试题的测试答案与该试题的标准答案进行对比，得到每道所述试题的测试答案中的正确内容以及所述正确内容对应的分值；

73标签查找装置，用于在预设标签库中查找与每道所述试题的测试答案中的正确内容对应的标签；

74用户评价信息生成装置，用于根据每道所述试题的测试答案中的正确内容对应的分值和标签，生成所述第一用户试卷的用户评价信息。

在一个可行的实施方案中，图8为本申请提供的另一种信息处理装置的结构示意图，如图8所示，其中信息获取单元包括711分类单元和712分值加合单元：

711分类单元，用于根据预设分类规则获得所述标签的类别；

712分值加合单元，用于对属于同一类别的标签中的每个所述正确内容对应的分值进行加合，得到该类别的总分值。

在一个可行的实施方案中，图9为本申请提供的另一种信息处理装置的结构示意图，如图9所示，该装置还包括：

81分组信息获取单元，用于获取预设分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息；

82分组评价信息生成单元，用于生成所述预设分组的分组评价信息。

在一个可行的实施方案中，图10为本申请提供的另一种信息处理装置的结构示意图，如图10所示，所述装置还包括：

91总分值获取单元，用于获取预设分组中每个所述第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值；

92得分率统计单元，用于根据每个所述第一用户试卷的用户评价信息中指定标签对应的总分值计算得到所述指定标签的分组标签平均得分率和每个所述第一用户试卷的所述指定标签的用户标签得分率；

93得分率判断单元，用于判断所述预设分组中是否存在所述指定标签的用户标签得分率低于所述分组标签平均得分率的所述第一用户试卷；

94发送单元，用于如果所述预设分组中存在所述指定标签的用户标签得分率低于所述平均标签得分率的所述第一用户试卷，则将所述指定标签的用户标签得分率低于所述分组标签平均得分率的所述第一用户试卷的评价信息发送给第二用户设备。

在本申请提供的实施例中，通过信息获取装置获取每道试题的测试答案、信息比对装置获得正确内容以及相应分值、标签查找装置查找该正确内容相匹配的标签以及用户评价信息生成装置生成第一用户试卷的用户评价信息，实现了对测试答案的标签化分类与统计，通过统计各标签的得分情况可以对测试答案进行精细化的甄别与诊断，解决了采用课本知识点关联与题型分类的试卷评判方法无法实现对试卷考察结果进行精细化甄别与诊断的问题。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。