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一种基于贝叶斯网络预测做题错误位置的方法

摘要

本发明涉及机器学习技术领域,公开了一种基于贝叶斯网络预测做题错误位置的方法。通过本发明创造,提供了一种可在最小化人力成本的同时保证对作答者做题表现或做题错误位置预测精确性的估算方法,进而可为进行针对性的讲解提供更精确的信息,即相比于同类方法,可以提供细致到步骤级别的估计正确率,因此可以更加有效地预测当前学生在题目上的表现,评估当前学生的完成情况,而非传统粗糙的题目级别正确和错误。此外,该方法可以通过收集更多事实来修正当前的估计,因此可以根据需要的精度灵活调整需要收集的事实数量与类别,因此基本不会受到应用场景限制。

著录项

  • 公开/公告号CN108921349B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京希子教育科技有限公司;

    申请/专利号CN201810726199.4

  • 发明设计人 孙一乔;

    申请日2018-07-04

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/20(20120101);

  • 代理机构51224 成都顶峰专利事务所(普通合伙);

  • 代理人左正超

  • 地址 100000 北京市海淀区中关村东路1号院8号楼地下一层CB101-017号

  • 入库时间 2022-08-23 11:20:49

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