一种学生成绩诊断提升系统的制作方法

本发明涉及智能化教育领域，尤其涉及一种学生成绩诊断提升系统。

背景技术：

在教育领域，如何对受测者的知识掌握情况进行准确高效地诊断测试是研究的热点问题。现代测试理论要求测试结果不仅能给出一个测试分数或能力分数，而且要提供受测者的知识结构、认知缺陷等诊断信息。

与传统的纸张测试模式相比，利用计算机网络测试平台，具备公正、安全、高效的特点。通过即时统计分析受测者的答题情况，根据答题情况即时出题的网络测试方法，称为自适应测试，能保证用尽量少的题目数得到尽量精确的能力水平，能快速分析受测者的知识能力水平。目前，用于自适应测试的理论主要有项目反应理论（itemresponsetheory）和知识空间理论（knowledgespacetheory）。

基于项目反应理论的自适应测试主要考虑测量的精确度，目的是尽可能地将不同水平的学生区分开来，对知识结构的重视不够，因而无法考察学生的知识结构和认知缺陷。知识空间理论是jean-claudefalmagne于1985年提出的，是一种测试学生知识水平、知识结构的心理学理论，其分数代表的是受测者对相关知识点掌握程度的和值量化。

目前对基于知识空间理论的学习诊断模型的研究多追求如何以最少的题目、最快速地诊断出受测者的知识状态，重点在于自适应选题策略上。

本发明则是从学生的错题根因角度入手，引入问题解决能力、认知能力和情感能力对知识空间理论进行延伸扩展，以期达到精准评估学生综合能力、精准规划能力提升路径、精准推荐能力训练素材等目的。

技术实现要素：

本发明针对现有技术存在的问题，提出了一种在基于知识空间理论的自适应测试基础上的，引入问题解决能力、认知能力和情感能力以帮助学生提升综合能力的学生成绩诊断提升系统。

本发明是通过以下技术方案得以实现的：

本发明一种学生成绩诊断提升系统，包括：

信息采集模块，用于采集教师、学生、家长信息；

结构化题库，存储有以知识点为标签标识的题目，并根据知识点之间的逻辑关系搭建知识网络；

在线测试模块，用于利用结构化题库，对学生的知识水平进行自适应测试，并对学生的问题解决能力、认知能力、情感能力进行测试，测试结果作为数据源传入精准分析模块；

专题训练模块，用于根据学生的个性化诊断报告对学生进行知识水平、问题解决能力、认知能力和情感能力四方面训练，训练结果作为数据源反馈更新精准分析模块，并且还用于接收教师通过任务发布模块发布的任务训练；

试卷采集模块，用于收集、统计历次测验试卷信息以供教师使用，所述历次测验试卷信息包括题目信息和学生在每个题目上的得分情况；

精准分析模块，用于根据所述试卷采集模块、在线测试模块和专题训练模块获得的信息，建模分析获得关于知识水平、问题解决能力、认知能力和情感能力四方面的个性化诊断报告，个性化诊断报告包括班级诊断报告、学生诊断报告、群体诊断报告，以供教师、家长使用。个性化诊断报告对学生测试结果进行横向、纵向比较，形成精准的用户画像、学习路径并提出培养建议。

任务发布模块，用于教师基于用户需求并结合结构化题库，发布关于知识水平、问题解决能力、认知能力和情感能力的班级任务、学生任务、群体任务，同时也用于家长基于用户需求并结合结构化题库，发布关于知识水平、问题解决能力、认知能力和情感能力的学生任务；

学情跟踪模块，用于跟踪所述在线测试模块的测试、所述专题训练模块的训练以及个性化诊断报告的结果数据，将跟踪到的所述在线测试模块的测试、所述专题训练模块的训练以及个性化诊断报告的结果数据反馈给教师和家长；

电子备课模块，用于教师准备电子教案；

社交互动模块，用于为教师和学生提供问题答疑、状态提醒和任务提醒，为教师和家长提供沟通交流，及为教师间提供沟通交流的平台。

作为优选，所述信息采集模块包括：

教师信息采集单元，用于采集教师的姓名、性别、年龄、学历水平、工作年限、学校、任教班级、在校职务；

学生信息采集单元，用于采集学生的姓名、性别、年龄、学校、年级、班级、班级职务、户籍、家庭状况；

家长信息采集单元，用于采集家长的姓名、性别、年龄、子女姓名、家庭状况。

作为优选，所述结构化题库是在针对教辅材料分析提取形成多个知识点后，并根据知识点之间的逻辑关系搭建知识网络、对收集到的题目按解题步骤进行知识点标签标识所形成的。

作为优选，所述在线测试模块包括：

知识水平测试单元，用于对学生的知识水平，包括知识点掌握情况和知识结构掌握情况进行自适应测试；

问题解决能力测试单元，用于对学生的问题解决能力，包括问题表征、模式识别、解题迁移和解题监控进行测试；

认知能力测试单元，用于对学生的基础认知能力和高级认知能力进行测试，基础认知能力包括工作记忆、加工速度、注意力、反应力、认知风格，高级认知能力包括逻辑思维、几何想象、计算能力、统计分析；

情感能力测试单元，用于对学生进行社会情感能力、动机、自我效能感、数学焦虑的情感能力测试。

作为优选，所述专题训练模块包括：

知识水平训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的知识水平测试结果，并结合结构化题库和任务发布模块进行知识水平训练，并将知识水平训练结果反馈更新给精准分析模块；

问题解决能力训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的问题解决能力测试结果，并结合结构化题库和任务发布模块进行问题解决能力训练，并将问题解决能力训练结果反馈更新给精准分析模块；

认知能力训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的认知能力测试结果进行认知能力训练，并将认知能力训练结果反馈更新给精准分析模块；

情感能力训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的情感能力测试结果进行情感能力训练，并将情感能力训练结果反馈更新给精准分析模块；

任务训练单元，用于接收任务发布模块发布的班级任务、学生任务、群体任务，以对学生进行任务训练。

作为优选，试卷采集模块包括：

采集单元，用于收集、统计历次测试试卷，

提取单元，用于提取历次测试试卷信息，并发送给精准分析模块；

其中，所述历次测试试卷信息包括题目信息、学生在每个题目上的得分情况和用于标识题目知识点的知识点标签，所述题目信息包括题号、题型、题目满分、所属教材版本。

作为优选，精准分析模块包括：

试卷信息获取单元，用于获取试卷采集模块的历次测试试卷信息；

在线测试结果获取单元，用于获取学生在线测试模块的测试结果信息；

专题训练结果获取单元，用于获取学生专题训练模块的训练结果信息；

精准分析单元，用于根据试卷信息获取单元、在线测试结果获取单元和专题训练结果获取单元获得的信息，建模分析获得班级诊断报告、学生诊断报告、群体诊断报告，以供教师、家长使用；

其中，所述班级诊断报告包括班级精准画像、数据分析图表和班级培养建议，所述学生诊断报告包括学生精准画像、数据分析图表和学生培养建议，所述群体诊断报告包括群体精准画像、数据分析图表和群体培养建议。

作为优选，任务发布模块包括：

学情状况获取单元，用于获取精准分析模块的班级诊断报告、学生诊断报告、群体诊断报告并将其作为用户需求；

任务发布单元，用于教师基于用户需求并结合结构化题库，发布班级任务、学生任务、群体任务给专题训练模块，同时也用于家长基于用户需求并结合结构化题库，发布学生任务给专题训练模块。

作为优选，学情跟踪模块包括：

第一跟踪单元，用于跟踪在线测试模块的测试数据，并将跟踪到的测试数据分别发送给教师端、家长端；

第二跟踪单元，用于跟踪个性化诊断报告的报告数据，并将跟踪到的报告数据分别发送给教师端、家长端；

第三跟踪单元，用于跟踪专题训练模块的训练结果数据，并将跟踪到的训练结果数据发送给教师端、家长端。

作为优选，电子备课模块包括：

教案分享单元，用于教师间分享教案；

教案制造单元，用于制造教学模型、录制教学视频；

教学笔记记录单元，用于记录教学笔记；

教案发送单元，用于发送教学进程涉及的知识点相关的教案给任务发布模块，所述任务发布模块发布相关教案的学习或视频观任务，以便完成与教案相符的专题训练。

本发明具有以下有益效果：

本发明一种学生成绩诊断提升系统，主要针对三类主体，教师、学生和家长，根据国内课程标准和教辅材料，全面提取形成本土化的知识点体系和知识网络，且颗粒度更小，更有利于对学生知识状态的精准定位。同时，本发明在基于自适应测试基础上，进一步提取与数学相关的高级认知能力，以及问题解决能力，并引入基础认知能力和情感能力，全面分析学生的知识状态、能力状态和情感状态，并根据学生不同的心理认知特点，从基于用户需求的角度出发，有效规划能力提升路径、推荐训练素材，帮助学生提高学习成绩、提升综合能力。

附图说明

图1为本发明一种学生成绩诊断提升系统的系统结构框图；

图2为本发明一种学生成绩诊断提升系统中信息采集模块的结构框图；

图3为本发明一种学生成绩诊断提升系统中在线测试模块的结构框图；

图4为本发明一种学生成绩诊断提升系统中专题训练模块的结构框图；

图5为本发明一种学生成绩诊断提升系统中试卷采集模块的结构框图；

图6为本发明一种学生成绩诊断提升系统中精准分析模块的结构框图；

图7为本发明一种学生成绩诊断提升系统中任务发布模块的结构框图；

图8为本发明一种学生成绩诊断提升系统中学情跟踪模块的结构框图；

图9为本发明一种学生成绩诊断提升系统中电子备课模块的结构框图；

图10为本发明一种学生成绩诊断提升系统中社交互动模块的结构框图。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

现有知识空间理论主要存在三个问题：

1、知识空间理论需要事先确定好测试内容，并准备相关的题目对测试内容进行考察，dr.jean-claudefalmagne等人采用的是国外的教学标准和课时安排，并不适用于国内实情。

2、知识空间理论只是对学生的知识掌握情况进行简单的划分，包括掌握和未掌握两种状态，并未细分学生对知识点的运用情况、对知识点的组合掌握情况以及在特定场景中的应用情况，且不考虑学生在测试过程中存在猜测和失误的可能。如口头询问学生三角形的面积公式，学生能很快地回答是底乘以高除以二，但在实际解题过程中很容易忽略除以二，表明学生对该知识点并未达到运用自如（自动化加工）的阶段；又或者当学生在单独计算三角形面积时不会出错，但在图形面积的组合运算中，很容易失分，表明学生对知识点的组合运用存在问题；又或者学生对知识点的掌握、运用、组合运用都不存在问题，但在实际场景下，容易因各种各样的其他问题而出错，这种出错在传统的教育理念中被统一归为粗心、不仔细。

3、知识空间理论根据知识点之间的关系对学生的学习路径进行规划，而未考虑学生个人的问题解决能力、认知能力、情感能力等特点。

针对上述问题，本发明提出一种适应我国教学标准的学生成绩诊断提升系统。

如图1，本发明系统包括信息采集模块、结构化题库、在线测试模块、专题训练模块、试卷采集模块、精准分析模块、任务发布模块、学情跟踪模块、电子备课模块、社交互动模块。所述信息采集模块采集教师、学生、家长三方面的信息，系统面向此三方面对学生学习情况进行了解，以便精准评估学生整体状态。

如图2，所述信息采集模块包括教师信息采集单元、学生信息采集单元、家长信息采集单元。所述教师信息采集单元面向教师端，用于采集教师的人口统计学信息，包括姓名、性别、年龄、学历水平、工作年限、学校、任教班级、在校职务等。所述在校职务包括任课教师职务、班主任职务、年级组长职务等。所述学生信息采集单元面向学生端，用于采集学生的人口统计学信息，包括姓名、性别、年龄、学校、年级、班级、班级职务、户籍、家庭状况等。所述家长信息采集单元面向家长端，用于采集家长的人口统计学信息，包括姓名、性别、年龄、子女姓名、家庭状况等。系统利用信息采集模块可获知教师的教学水平、资历，同时可获知学生的学习程度以及家庭教育基本概况，并确保系统使用真实可靠。

所述结构化题库存储有以知识点为标签标识的题目，并由专家根据知识点之间的逻辑关系搭建知识网络。具体地，由专家对现有教辅材料进行分析提取形成知识点体系，并根据知识点之间的逻辑关系与教学要点搭建知识点网络，同时通过人工智能机器学习方法，对知识点体系和知识点网络进行扩充，更好地划分各类知识点并匹配有关知识点相关的题目，解决现有知识空间理论简单划分知识点的问题，以精准评估学生对知识点，尤其是细微知识点和知识点组合的掌握情况。如，对小学1-6年级教辅材料进行分析提取，形成数与代数、图形几何、统计概率、综合实践等四大类千余个知识点，并利用知识点对收集到的小学数学题按详细步骤进行标签化，进而形成庞大的结构化题库。上述小学数学题可由教师提供或来自教辅材料或通过网络收集或自主研发。

如图3，所述在线测试模块面向学生端，其包括知识水平测试单元、问题解决能力测试单元、认知能力测试单元、情感能力测试单元。所述知识水平测试单元利用结构化题库对学生的知识水平，包括知识点掌握情况和知识结构掌握情况进行自适应测试。所述问题解决能力测试单元用于对学生的问题解决能力，包括问题表征、模式识别、解题迁移和解题监控进行测试。所述认知能力测试单元用于对学生的基础认知能力和高级认知能力进行测试。所述基础认知能力包括工作记忆、加工速度、注意力、反应力、认知风格等方面。所述工作记忆的测试可通过测试学生一次性能记住的最大单位组块，如几个数字和几组数字实现。所述加工速度的测试可通过测试执行不同认知操作的快慢程度，如将一个几何体旋转到某个位置所需时间来实现。所述注意力的测试包括注意稳定性和注意广度的测试，注意稳定性指能持续注意某一物体的平均时间，注意广度指同时能分配注意的物体数量。所述反应力的测试包括测试能马上做出反应的简单反应和选择反应时间。所述认知风格的测试是通过如何分析问题实现，如是独立思考还是结合别人意见，是整体性分析问题还是从线索切入。所述高级认知能力的测试是指对与数学有关的认知能力，包括逻辑思维、几何想象、计算能力、统计分析四方面进行测试。所述情感能力测试单元用于对学生进行社会情感能力、动机、自我效能感、数学焦虑等方面的情感能力测试。例如，高年级学生采用量表自评实现测试，学生自我报告是否符合情感能力测试内容；而低年级学生可通过情景化的测验，让学生根据情景选择符合自己实际反应的答案。

如图4，所述专题训练模块面向学生端，其包括知识水平训练单元、问题解决能力训练单元、认知能力训练单元、情感能力训练单元、任务训练单元。所述专题训练模块是基于所述在线测试模块实现，根据在线检测模块检测到的学生能力薄弱点情况，据此进行针对性训练提高。如，两个在两张卷子上得分相同的学生，在线测试模块可测试获得一个学生是对知识点的掌握程度不好，另一个则是高级认知能力较弱，根据测试结果进行针对性训练，以保证学习效率的最大化。所述在线测试模块与所述专题训练模块均基于学生对题目的回答情况进行分析，即基于错题根因解析获得。

具体地，所述知识水平训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的知识水平测试结果，并结合结构化题库进行知识水平训练，并将知识水平训练结果反馈给精准分析模块，即时更新个性化诊断报告内的知识水平等级。所述问题解决能力训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的问题解决能力测试结果，并结合结构化题库和任务发布模块进行问题解决能力训练，并将问题解决能力训练结果反馈给精准分析模块，即时更新个性化诊断报告内的问题解决能力等级。所述认知能力训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的认知能力测试结果进行认知能力训练，并将认知能力训练结果反馈给精准分析模块，即时更新个性化诊断报告的认知能力等级。所述情感能力训练单元，用于根据学生的个性化诊断报告的情感能力测试结果进行情感能力训练，并将情感能力训练结果反馈给精准分析模块，即时更新个性化诊断报告内的情感能力训练等级。其中，所述知识水平等级、所述问题解决能力等级、所述认知能力等级、所述情感能力等级的确定是，根据总体学生样本中的知识水平、问题解决能力、认知能力、情感能力分布，形成总体样本常模，并计算学生在常模中所处的百分位数，进而确认属于哪一级。

所述专题训练模块还包括任务训练单元，用于接收任务发布模块发布的班级任务、学生任务、群体任务，以对学生进行任务训练。任务训练的结果包括学习情况和行为数据，学习情况主要是指做对了哪些题，行为数据主要是指做题所花的时间以及其他交互行为，如觉得自己不会做直接退出等，精准分析模块可以根据学生的学习情况和行为数据对学生的各个方面进行更新评估，如从做错到做对，表明学生对知识点的掌握程度有所提升。任务除了做题，还可能有其他形式的任务，如小游戏、团队合作的项目实践、回家跟爸爸妈妈说我爱你之类。

如图5，所述试卷采集模块面向教师端，其包括采集单元、提取单元。所述采集单元用于收集、统计历次测试试卷。历次测试试卷可以为学校测验的试卷或来自网络试卷。所述提取单元用于提取历次测试试卷信息，并发送给精准分析模块。所述历次测试试卷信息包括题目信息、学生在每个题目上的得分情况和由专家给题目打上相应的知识点标签，所述题目信息包括题号、题型、题目满分、所属教材版本等。

如图6，所述精准分析模块面向教师端，其包括试卷信息获取单元、在线测试结果获取单元、专题训练结果获取单元和精准分析单元。所述试卷信息获取单元用于获取试卷采集模块的历次测试试卷信息。所述精准分析模块在分析后得到个性化诊断报告，个性化诊断报告的内容包括学生测试结果的横向、纵向比较，精准的用户画像、学习路径和培养建议。所述在线测试结果获取单元，用于获取学生在线测试模块的测试结果信息。所述专题训练结果获取单元，用于获取学生专题训练模块的训练结果信息。所述精准分析单元用于根据试卷信息获取单元、在线测试结果获取单元和专题训练结果获取单元获得的信息，建模分析获得个性化诊断报告，个性化诊断报告包括班级诊断报告、学生诊断报告、群体诊断报告。其中，所述班级诊断报告包括班级精准画像、数据分析图表和班级培养建议，所述学生诊断报告包括学生精准画像、数据分析图表和学生培养建议，所述群体诊断报告包括群体精准画像、数据分析图表和群体培养建议。群体可将学生根据成绩优劣划分为：优等生群体、差等生群体，或者，群体可以根据不同知识点的掌握情况分为：几何能力差的群体、统计能力差的群体等，或者，群体可以根据不同的认知能力分为：基础认知能力较好的群体、高级认知能力较好的群体等，或者，群体可以根据不同的情感能力分为：学习动机较好的群体、自我效能感较差的群体等，或者，群体可以根据知识水平和认知能力的共同表现分为：基础型的群体等。在所述试卷采集模块的基础上，精准分析模块可以对数据进行积累、建模、处理和分析，分别提供不同主体的分类诊断报告，帮助教师更全面精准地了解任教班级的整体情况，包括班级内各个学生情况和班级所有学生对比情况，以便对教学方案进行及时调整，达到因材施教的效果。

如图7，所述任务发布模块面向教师端和家长端，包括学情状况获取单元和任务发布单元。所述学情状况获取单元用于获取精准分析模块的班级诊断报告、学生诊断报告、群体诊断报告并将其作为用户需求。所述任务发布单元根据精准分析模块的分析结果，教师可利用结构化题库，以及基于用户需求的精确推荐算法，发布班级任务或群体任务或学生任务，家长可利用结构化题库，以及基于用户需求的精确推荐算法，发布学生任务，帮助学生进行有针对性的能力辅导训练。

如图8，所述学情跟踪模块面向教师端、学生端、家长端，其包括第一跟踪单元、第二跟踪单元、第三跟踪单元。所述第一跟踪单元，用于跟踪在线测试模块的测试数据，并将跟踪到的测试数据分别发送给教师端、家长端。所述测试数据包括知识水平、问题解决能力、认知能力、情感能力的测试结果数据和行为数据。所述第二跟踪单元，用于跟踪个性化诊断报告的报告数据，包括新生成的报告数据和更新的报告数据，并将跟踪到的报告数据分别发送给教师端、家长端。所述第三跟踪单元，用于跟踪专题训练模块的训练结果数据，并将跟踪到的训练结果数据发送给教师端、家长端。所述训练结果数据包括知识水平、问题解决能力、认知能力、情感能力的训练结果数据和行为数据。利用面向学生端的学情跟踪模块采集在线测试模块和专题训练模块的测试、训练结果，通过该模块实时反馈给面向教师端的学情跟踪模块和面向家长端的学情跟踪模块，以便于教师准确掌握学生学习动态，家长了解学生最近的在线测试、专题训练等情况。

如图9，所述电子备课模块面向教师端，用于教师准备电子教案。所述电子备课模块包括教案分享单元、教案制造单元、教学笔记记录单元、教案发送单元。所述教案分享单元用于教师间分享教案，教师将制造好的教案共享于系统上，可供其他教师使用、参考。所述教案制造单元，用于制造教学模型、录制教学视频。所述教学笔记记录单元，用于记录教学笔记。上述单元为教学素材提供精准推荐。所述教案发送单元，用于发送教学进程涉及知识点相关的教案给任务发布模块，要求学生完成相关教案的学习或视频观看等任务，以便完成与教案相符的专题训练。

如图10，所述社交互动模块面向教师端、学生端、家长端，用于为教师和学生提供问题答疑、状态提醒和任务提醒，为教师和家长提供沟通交流，为教师间提供沟通交流的平台。所述社交互动模块包括教师互动单元、教师与学生互动单元、教师与家长互动单元、学生互动单元、家长互动单元。所述教师互动单元用于多个教师间沟通交流学术，分享教学心得成果，求助热点难点问题，以完善教学方案和教学手段。所述教师与学生互动单元用于教师帮助学生咨询答疑、提醒学生预习做作业，向教师提醒学生异常状态，包括学习状态、情绪状态、认知状态等。所述教师与家长互动单元用于教师与家长沟通在校学习情况和在家学习情况。所述学生互动单元用于多个学生间沟通知识疑难问题以及团队协作参与项目实践活动等。所述家长互动单元用于多个家长间的沟通交流，以督促学生在家好好学习，并完善家庭良好教育状态。

本发明在基于知识空间理论的自适应测试基础上，进一步提取与数学相关的高级认知能力，以及问题解决能力，并引入基础认知能力和情感能力，全面分析学生知识状态，能力状态和情感状态，并根据学生不同的心理认知特点，从基于用户需求的角度出发，有效规划能力提升路径、推荐训练素材，帮助学生提高学习成绩、提升综合能力。本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。