| 摘要 |
本发明公开了一种用于智能学系统的分值设定方法，包括：根据学生的成绩，建立一个总体掌握能力的评价，将评价结果分为优、良、中、及格和不及格，对应的百分制范围为[100,90]优[89,80]良[79,70]中[69,60]及格[59,0]不及格，进行学生学效果的分类表示；建立反映题目难易程度的两个函数G(x,p)和S(y,q)；利用数据挖掘，对各道题目的变量x和y进行估计；利用建立的函数模型，分别进行题目难易程度估计；计算题目难易程度的综合指标；根据综合指标D分摊分值P。本发明可以根据难易程度自动设定不同的评价标准。 |
| 主权项 |
一种用于智能学习系统的分值设定方法，其特征在于，所述用于智能学习系统的分值设定方法包括：根据学生的成绩，建立一个总体掌握能力的评价，将评价结果分为优、良、中、及格和不及格，对应的百分制范围为[100,90]优[89,80]良[79,70]中[69,60]及格[59,0]不及格，进行学生学习效果的分类表示；建立反映题目难易程度的两个函数G(x,p)和S(y,q)；利用数据挖掘，对各道题目的变量x和y进行估计；利用建立的函数模型，分别进行题目难易程度估计；计算题目难易程度的综合指标；根据综合指标D分摊分值P。 |
