难度-知识点-解题思路的智能多标签标注方法及系统

摘要

本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种基于多标签的难度‑知识点‑解题思路试题标注方法及系统，构建一个涵盖难度、知识点、解题思路的标注体系。通过采集试题数据，收集了题干、答案、解析等文本信息，并基于难度、知识点和解题思路为试题打标签，形成一个数据集。为处理包含数学公式的文本，该系统进行了特殊的预处理，并采用TF‑IDF与Word2vec技术对文本进行嵌入表示。这些表示经过融合后，为试题提供了丰富的特征。进一步采用深度神经网络模型，对试题难度进行分类，并实现了知识点和解题思路的多标签分类。本发明的方法准确预测了试题的难度、知识点层级和解题思路，尤其适用于在线教育平台，可大大降低人工标注成本，具有高商业价值。

说明书

技术领域

本发明属于个性化学习技术领域，尤其涉及一种基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法及系统。

背景技术

目前，在云计算、人工智能等技术的发展与推动下，智慧教育正逐渐演变为当今技术环境下的教育信息化新典范，为实现因材施教提供了巨大机遇。个性化试题推荐作为在线学习教育改革中一个非常重要的研究议题，能够利用学习者的个体特征、学科水平、学习历史、认知风格等信息，进行更精准的试题匹配与推送，从而提高学习者的参与度与知识掌握水平。一般，个性化试题推荐系统由学习者建模、试题建模和推荐算法三部分组成。其中，试题建模包括对试题的语义表示和知识解析，需要从其关联的知识点、难度、区分度等多方面进行综合建模。

目前，较为主流的应用于试题建模的试题文本分类方法，可以分为基于卷积神经网络的试题文本分类方法与基于循环神经网络的试题文本分类方法两种。其中，前者通过不同大小卷积核的卷积层，能更好地获取试题文本不同层次的局部特征，并利用池化层来提取更重要的特征，而其全连接层权值共享的方式能提升模型鲁棒性，从而对试题进行有效建模。然而当应用于多标签任务时，以上两种试题文本分类方法的准确性和稳定性仍有很大的提升空间。

由于在本发明面对的任务中，基于卷积神经网络的试题文本分类方法的表现优于基于循环神经网络的试题文本分类方法，因此下面对现有技术的讨论以分析基于卷积神经网络的试题文本分类方法为主，并称其为传统试题文本分类方法。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)传统试题文本分类方法中的深度算法需要大量的训练数据，难以适用于中小规模的试题数据；

(2)传统试题文本分类方法在多标签任务中难以处理分类数众多的情况，导致模型准确度很低；

(3)传统试题文本分类方法在试题嵌入时仅考虑单独使用one-hot、TF-IDF或词向量方法中的某一种，并未充分利用试题的文本信息以对试题建模。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法及系统。

本发明是这样实现的，一种基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统，所述基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法包括：

采集试题数据，并收集试题包括题干、标准答案、解析在内的文本信息，分别基于试题的难度、知识点与解题思路对试题进行标注，以试题文本为特征，以难度、知识点、解题思路为标签，构建数据集；对包含公式在内的试题文本进行预处理，分别使用TF-IDF与Word2vec方法进行嵌入表示，并融合得到多层次试题文本嵌入特征；构建基于深度神经网络的试题标注模型，对试题的难度进行多分类预测，并实现对于试题知识点与解题思路的多标签分类。

进一步，所述试题的难度标签，包含三个等级，为简单、中等与困难，用离散值1、5、9来表示；所述试题的知识点对应于事先归纳好的知识概念体系，被分为四个层级，层级之间的知识点存在一对多的父子依赖关系；所述试题的解题思路是利用底层知识点解决问题的标准方法提示；

利用试题文本为特征，利用难度、知识点、解题思路为标签，对部分缺失解题思路或知识点标注的试题进行筛除，只取用其中存在解题思路标注的试题构建所述数据集，并划分训练集和测试集。

进一步，所述对包含公式在内的试题文本进行预处理的具体过程包括：

初步对文本进行预处理，即利用正则表达式去除试题文本中包含的超链接，并替换3个及以上的连续空格为字符 ，接着将试题文本中的latex字符和html字符利用查找替换算法修改为特定的中文释义；

对试题文本进行分词处理，并去除停用词。

进一步，所述分别使用TF-IDF与Word2vec方法进行句嵌入表示，并融合得到多层次试题文本嵌入特征的过程包括：

基于TF-IDF算法，在训练集的文本上进行训练，得到训练集和测试集分别的基于词频的句嵌入表示x

式中，N

用词向量模型Word2vec中的CBOW算法处理试题，根据词的上下文对目标词进行预测，获得训练集与测试集试题词级别的嵌入表示，而后采用平均池化操作并归一化，得到训练集与测试集分别的基于词向量的句嵌入表示x

使用向量拼接方法对x

进一步，所述构建基于深度神经网络的试题标注模型，对试题的难度进行多分类预测的过程包括：

设计由两层隐藏层组成的深度神经网络，其中隐藏单元个数均为100，每层隐藏层的输出均通过激活函数φ进行变换：

H

式中，x

进一步，所述实现对于试题知识点与解题思路的多标签分类的过程包括：

查找空格来将试题的多个知识点与多个题型分开，形成所有试题的全部知识点列表与全部解题思路列表，并筛除出现次数小于等于1次的知识点和解题思路及其唯一关联的题目，使用one-hot的形式，对每道试题对应的知识点和解题思路进行进一步标注，接着使用Label Powerset法，将训练数据中每一个标签组合转化成一个类进行预测；

设计由两个隐藏单元个数为100的隐藏层构成深度神经网络，以多层次的试题文本嵌入特征x

式中，W

得到第三级知识点预测值后，根据知识点目录树进行反查，确定其对应第一级和第二级的知识点。

本发明的另一目的在于提供一种基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统，所述基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统包括：

试题文本嵌入融合表征模块1，用于对经预处理的试题文本分别基于词频和词向量的方法进行文本表示，得到句级别的试题嵌入表示，并进行特征融合，得到多层次试题文本嵌入特征；

试题难度多分类预测模块2，用于通过多层次试题文本嵌入特征，构建深度神经网络，预测试题的难度级别参数；

试题多级知识点预测模块3，用于通过多层次试题文本嵌入特征，构建深度神经网络，预测试题所考察的第三级知识点，从而回溯其第一级和第二级的知识点；

试题解题思路预测模块4，用于通过多层次试题文本嵌入特征，构建深度神经网络，预测试题所属的解题思路标签。

结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

第一、针对上述现有技术存在的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：

(1)传统试题文本分类方法中的深度算法需要大量的训练数据，难以适用于中小规模的试题数据。本发明仅设计两层隐藏层与激活层构建深度神经网络，能克服对训练数据大体量的依赖，保持更好的准确度性能；

(2)传统试题文本分类方法在多标签任务中难以处理分类数众多的情况，导致模型准确度很低。本发明基于LP算法，将多标签任务转化为多分类问题，简化问题复杂度，并且对出现频率极少的分类进行预先筛除，以提高模型预测的准确度；

(3)传统试题文本分类方法在试题嵌入时仅考虑单独使用one-hot、TF-IDF或词向量方法中的某一种，并未充分利用试题的文本信息以对试题建模。本发明分别基于词频方法和词向量方法对试题进行句嵌入表示，再融合向量获得多层次试题文本嵌入特征以充分利用更多有效的文本特征，提高预测性能。

第二，本发明提出的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法在试题的难度、知识点、解题思路预测方面明显优于传统试题文本分类方法，在准确度、召回率等指标上的实验显示，本发明提出的方法比传统试题文本分类方法更有效。

第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：

(1)本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：

本发明提出的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法能更好地对试题难度参数、各层级知识点以及解题思路进行预测，适用于在线教育平台下的众多场景，能有效节约人工标注知识点与题型的成本，具有巨大的商业价值。

(2)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：

传统试题文本分类方法中的深度算法需要大量的训练数据，难以适用于中小规模的试题数据，且无法在多标签分类的任务中运用有限的训练数据保证较好的预测性能，本发明构建由多层隐藏层构成的深度神经网络，并筛除出现频次过少的标签，从而在中小规模训练数据的条件下保证分类的准确性。

(3)本发明的技术方案是否解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：

传统试题文本分类方法在多标签任务中难以处理分类数众多的情况，导致模型准确度很低。本发明基于LP算法，将多标签任务转化为多分类问题，简化问题复杂度，并且对出现频率极少的分类进行预先筛除，以提高模型预测的准确度。

(4)本发明的技术方案是否克服了技术偏见：

传统试题文本分类方法在试题嵌入时仅考虑单独使用one-hot、TF-IDF或词向量方法中的某一种，并未充分利用试题的文本信息以对试题建模，本发明在基于词频方法和词向量方法对试题进行句嵌入表示的前提下融合向量，以充分利用更多有效的文本特征，提高预测性能。

第四，本发明提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统，以下是该系统带来的显著的技术进步：

1)多层次试题文本嵌入特征：系统采用了基于TF-IDF与Word2vec的双重方法对试题文本进行嵌入表示，并进一步融合这些表示。这种方法不仅捕获了文本的统计信息(通过TF-IDF)，还捕获了语义信息(通过Word2vec)。这确保了试题文本的丰富和多样的特征表示，从而提高了难度分类、知识点预测和解题思路预测的准确性。

2)多标签分类策略：该系统对试题的知识点和解题思路进行多标签分类。这意味着一个试题可以被标记为多个知识点和/或多种解题思路，反映了现实生活中试题的复杂性，为教师或学者提供了更为详尽和精准的信息。

3)知识点的多级预测：系统首先预测试题的第三级知识点，然后回溯到其第一级和第二级的知识点。这种分级预测方法确保了对知识点的精确标注，并提供了关于试题所涉及知识的完整层次结构，这对于课程设计和学习路径规划非常有价值。

4)深度神经网络的应用：系统使用深度神经网络进行难度、知识点和解题思路的预测。深度神经网络在捕获文本中的复杂模式方面具有出色的能力，因此在试题标注的任务中可以实现高效和准确的预测。

5)对包含公式的试题文本的预处理：许多试题中都包含数学或科学公式，这些公式往往用特定的latex或html字符表示。系统可以将这些字符转换为中文释义，这种预处理确保了文本信息的完整性和连贯性，提高了嵌入特征的质量。

6)自适应的标注体系：系统构建了一个灵活的难度-知识点-解题思路的标注体系，可以轻松地适应不同学科或课程的需求，为不同领域的教育者提供了一个通用的试题标注工具。

总的来说，该系统为试题标注带来了多个技术进步，这些进步不仅提高了标注的准确性和效率，还为教育研究和应用提供了宝贵的工具。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法流程图；

图2是本发明实施例提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法原理图；

图3是本发明实施例提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统结构示意图：

图中，1、试题文本嵌入融合表征模块，2、试题难度多分类预测模块，3、试题多级知识点预测模块，4、试题解题思路预测模块；

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明实施例提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法包括以下步骤：

S101，采集试题数据，并收集试题包括题干、标准答案、解析在内的文本信息，分别基于试题的难度、知识点与解题思路对试题进行标注，以试题文本为特征，以难度、知识点、解题思路为标签，构建数据集；

S102，对包含公式在内的试题文本进行预处理，分别使用TF-IDF与Word2vec方法进行句级别的嵌入表示，并融合得到多层次试题文本嵌入特征；

S103，构建基于深度神经网络的试题标注模型，对试题的难度进行多分类预测，并实现对于试题知识点与解题思路的多标签分类。

基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法的工作原理如下：

S101：数据采集与标注

采集试题数据：首先，需要收集大量的试题作为原始数据，这些试题需要包括题干、标准答案和解析。这些数据可以从在线教育平台、书籍或老师提供的题库中获得。

标注试题：对于每一道试题，根据其难度、知识点和解题思路进行标注。例如，难度可以被标记为“简单”、“中等”或“困难”；知识点包括“二次方程”、“微积分”等；解题思路涉及“代数方法”、“几何方法”等。标注的过程可以通过专家手动完成或参考已有的资料。

构建数据集：使用上述标注的信息，我们可以构建一个数据集，其中每个样本由题目文本组成，标签则包括难度、知识点和解题思路。

S102：文本预处理与嵌入

预处理：试题文本包含公式、符号和特殊字符，这些会影响文本表示的效果。因此，需要对这些字符进行适当的预处理，如转换为特定的标记或删除。

文本嵌入：使用TF-IDF和Word2vec方法对文本进行嵌入。TF-IDF是一种统计方法，它反映了一个词在文档中的重要性；而Word2vec是一种神经网络方法，它可以捕获词的语义信息。在本方法中，我们首先使用这两种方法得到文本的句级别嵌入，然后将它们融合以得到更丰富、多层次的文本嵌入特征。

S103：深度神经网络模型构建与预测

模型构建：构建一个基于深度神经网络的模型，包括多个隐藏层、激活函数和最后的输出层。这个模型的目的是从试题文本特征中预测试题的难度、知识点和解题思路。

难度预测：由于难度是一个有序类别(如简单、中等、困难)，所以它可以被视为一个多分类任务。

知识点与解题思路预测：这两个属性包含多个标签(例如，一个问题涉及多个知识点或多种解题思路)，因此它们是多标签分类任务。

通过上述步骤，该方法能够自动为试题标注难度、知识点和解题思路，从而为教育者和学习者提供更为精准的试题分析和推荐。

本发明实施例提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法原理图如图2所示。

如图3所示，本发明实施例提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统包括：

试题文本嵌入融合表征模块1，用于对经预处理的试题文本分别基于词频和词向量的方法进行文本表示，得到句级别的试题嵌入表示，并进行特征融合，得到多层次试题文本嵌入特征；

试题难度多分类预测模块2，用于通过多层次试题文本嵌入特征，构建深度神经网络，预测试题的难度级别参数；

试题多级知识点预测模块3，用于通过多层次试题文本嵌入特征，构建深度神经网络，预测试题所考察的第三级知识点，从而回溯其第一级和第二级的知识点；

试题解题思路预测模块4，用于通过多层次试题文本嵌入特征，构建深度神经网络，预测试题所属的解题思路标签。

基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统的详细工作原理如下：

###1.试题文本嵌入融合表征模块1：

预处理：该模块首先对试题文本进行预处理，去除其中的噪声，如特殊字符、符号或不相关的信息，确保文本清洁。

文本表示：接下来，模块使用词频(例如TF-IDF)和词向量(例如Word2vec)的方法对文本进行表示。词频方法主要基于单词在文本中出现的频率进行表示，而词向量方法则尝试捕获单词之间的语义关系。

句级别的试题嵌入：这两种方法都可以生成句子或段落的嵌入表示，通常是通过汇总其中的单词嵌入来实现。

特征融合：为了提取更丰富和全面的特征，该模块会融合基于词频和词向量的特征，生成多层次试题文本嵌入特征。

###2.试题难度多分类预测模块2：

该模块利用多层次试题文本嵌入特征，通过构建一个深度神经网络来预测试题的难度。这是一个有序的多分类任务，例如“简单”、“中等”和“困难”。

###3.试题多级知识点预测模块3：

预测第三级知识点：首先，该模块会利用多层次试题文本嵌入特征，构建深度神经网络来预测试题所考察的第三级知识点。

回溯第一级和第二级知识点：一旦我们确定了第三级知识点，就可以根据知识体系的层次结构回溯到其对应的第一级和第二级知识点。

###4.试题解题思路预测模块4：

利用多层次试题文本嵌入特征，该模块构建一个深度神经网络，预测试题的解题思路。这是一个多标签分类任务，因为一个题目有多种解题思路。

总的来说，这个系统利用深度学习和自然语言处理的技术，从试题文本中自动提取特征，并预测试题的难度、知识点和解题思路。这不仅可以帮助教育者更好地了解试题的属性，还可以为学生提供更有针对性的学习建议。

本发明实施例涉及的符号如表2所示。

表2本发明实施例涉及的符号

实施例1

本发明实施例提供的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法具体包括：

(1)采集试题数据，并收集试题包括题干、标准答案、解析在内的文本信息，分别基于试题的难度、各级知识点与解题思路对试题进行标注，以试题文本为特征，以难度、知识点、解题思路为标签，构建数据集；

(2)对包含公式在内的试题文本进行预处理，分别使用TF-IDF与Word2vec方法进行句级别的嵌入表示，并融合得到多层次试题文本嵌入特征；

(3)构建基于深度神经网络的试题标注模型，对试题的难度进行多分类预测，并实现对于试题三级知识点与解题思路的多标签分类。

本发明实施例提供的步骤一，具体包括：

(1.1)采集试题数据，并收集试题包括题干、标准答案、解析在内的文本信息：

本发明从人教版教材与原石版教材中采集初中数学主客观试题，并收集试题的题干、标准答案和解析，由于人教版教材中部分题目在主题干下含有若干子题，对含有子题的试题进行拆分，共得到34510道试题，其中拆分子题后新的题干由主题干和原子题干拼接得到；

(1.2)分别基于试题的难度、各级知识点与解题思路对试题进行标注，以试题文本为特征，以难度、知识点、解题思路为标签，构建数据集：

首先对试题的难度标签、各级知识点标签和解题思路标签分别进行人工标注的过程，其中对试题难度的标注包含三个等级，为简单、中等与困难，用离散值1、5、9来表示。试题的知识点对应于事先归纳好的初中数学知识概念体系，被分为四个层级，层级之间的知识点存在一对多的父子依赖关系。试题的解题思路是利用底层知识点解决问题的标准方法提示；

由于上一步采集的试题在人工标注时部分试题的解题思路或知识点标注存在缺失情况，只取用其中存在解题思路标注的19132道试题构建数据集，划分训练集与测试集的比例为4:1，其中训练集中试题顺序进行随机打乱处理。

本发明实施例提供的步骤二，具体包括：

(2.1)对包含公式在内的试题文本进行预处理：

首先，初步对文本进行预处理，即利用正则表达式去除试题文本中包含的超链接，并替换3个及以上的连续空格为字符 ，接着将试题文本中的latex字符和html字符利用查找替换算法修改为特定的中文释义；

其次，对试题文本进行分词处理，并去除停用词；

(2.2)分别使用TF-IDF与Word2vec方法进行句级别的嵌入表示：

首先基于TF-IDF算法，在训练集的文本上进行训练，得到训练集和测试集分别的基于词频的句嵌入表示x

式中，TF表示词频，其中N

其次，用词向量模型Word2vec中的CBOW算法处理试题，根据词的上下文对目标词进行预测，获得训练集与测试集试题词级别的嵌入表示，而后采用平均池化操作并归一化，得到训练集与测试集分别的基于词向量的句嵌入表示x

(2.3)融合得到多层次试题文本嵌入特征：

使用向量拼接方法对x

本发明实施例提供的步骤三，具体包括：

(3.1)构建基于深度神经网络的试题标注模型，对试题的难度进行多分类预测：

设计由两层隐藏层组成的深度神经网络，其中隐藏单元个数均为100，每层隐藏层的输出均通过激活函数φ进行变换：

H

式中，x

(3.2)实现对于试题三级知识点与解题思路的多标签分类：

本发明将对前三级知识点的预测作为目标任务，在试题知识点的分类中，由于知识点拥有各自层级，每个子知识点只归属于一个上一级的父知识点，只需对第三级知识点进行预测，便可以追溯到其对应的一二级知识点标签；

具体地，作为多标签分类任务，需要查找空格来将试题的多个知识点与多个题型分开，形成所有试题的全部知识点列表与全部解题思路列表，并筛除出现次数小于等于1次的知识点和解题思路及其唯一关联的题目，共有70种三级知识点，与276种解题思路。首先使用one-hot的形式，对每道试题对应的知识点和解题思路进行进一步标注，接着使用Label Powerset法，将训练数据中每一个标签组合转化成一个类进行预测；

在实现过程中，同样设计由两个隐藏单元个数为100的隐藏层构成深度神经网络，以多层次的试题文本嵌入特征x

式中，W

得到第三级知识点预测值后，根据知识点目录树进行反查，确定其对应第一级和第二级的知识点，完成预测任务。

本发明实施例中，主要开发环境包括：Windows 10，GTX 3060，Pytorch2.0.0，Python3.9，模型具体的超参数设置如下表3所示。

表3实验模型超参数设置情况

本发明将基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法与传统试题文本分类方法进行对比，对比准确度分数、召回率分数。准确度分数是预测总次数中正确预测结果的频率，指所有预测中真正和真负之和占所有样本的比例，准确率越高，表示模型分类性能越好。召回率分数能测量所有预测中真正和真负之和占所有样本计数的比率，是在类别不平衡时衡量预测性能的有效指标，召回率得分越高，表示模型识别正负样本能力越好。

本发明将基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法与传统试题文本分类方法进行对比，为了实现比较的公平，两个模型中涉及相同模块的相应超参数都设置相同的，一种基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法与传统试题文本分类方法在本数据集下的准确度分数、召回率分数对比结果如表1所示。

表1不同方法的实验结果对比

由实验结果可知：本发明提出的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法在本数据上，无论是难度、知识点还是解题思路的预测中，最优的epoch对应的准确度均有提升，召回率分数均得到提高。说明本发明充分收集试题包括题干、标准答案、解析在内的有效文本信息，并对包含公式在内的试题文本进行预处理后，分别使用TF-IDF与Word2vec方法进行嵌入表示，并融合得到多层次的试题文本嵌入特征；再构建基于深度神经网络的试题标注模型，对试题的难度进行多分类预测，并实现对于试题知识点与解题思路的多标签分类，提高了模型在预测试题的难度、知识点和解题思路这三个任务上的精度，结果优于传统试题文本分类方法。实验表明，在准确度和召回率方面，本发明提出的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法比传统试题文本分类方法更有效，总之，本发明具有最佳的实验效果。

实施例2：基于难度的个性化试题推荐系统

1)数据收集：从教育机构和在线平台收集大量试题，包括题干、选项、答案、解析等。

2)试题难度评级：使用上述的基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统，对每一个试题进行难度评级。

3)用户能力评估：让用户完成一个初步的能力评估试卷，然后根据得分确定用户当前的知识水平。

4)推荐引擎：基于用户的能力评估结果，推荐与用户能力相匹配的试题，确保试题既不会太简单，也不会太难。

5)反馈机制：用户完成推荐的试题后，可以为每个试题提供反馈，进一步优化推荐引擎。

实施例3：自适应学习路径规划系统

1)学习目标设定：让用户设定他们的学习目标，例如掌握某一学科或准备某一考试。

2)知识点图谱构建：基于教材和考纲，构建知识点之间的关系图谱。

3)当前知识水平评估：使用一个评估试卷来确定用户当前的知识水平。

4)学习路径规划：基于用户的学习目标和当前知识水平，在知识点图谱上规划一个学习路径。

5)试题推荐：在用户学习每一个知识点时，使用基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统为用户推荐相关的练习题。

6)进度跟踪与反馈：跟踪用户的学习进度，并根据他们的表现动态调整学习路径。

以上两个实施例均结合了基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注系统，为用户提供更加个性化和有效的学习体验。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。