大學英語診斷性練習系統(tǒng)中診斷性評價模型和組卷算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，在線學習已成為一種重要的學習途徑，也是眾多國內(nèi)外高校和企業(yè)研究的熱點領域。然而，作者在試用一些在線練習平臺后發(fā)現(xiàn)，這些平臺的使用流程仍然重復著做題和查看解答的傳統(tǒng)模式，并沒有提供個性化的學習評價和針對性的試題推薦，而這些問題在當前的大學英語診斷性練習系統(tǒng)中也同樣存在。因此，本文在系統(tǒng)使用過程中收集的數(shù)據(jù)的基礎上進行數(shù)據(jù)分析，研究并實現(xiàn)了診斷性評價模型，然后作者依據(jù)診斷性評價模型設計并實現(xiàn)了兩種試題推薦算法，完善了大

2、學英語診斷性練習系統(tǒng)的診斷性評價功能以及相關組卷算法。
　　本文首先對診斷性評價模型進行研究和設計，作者對系統(tǒng)收集的大量數(shù)據(jù)進行三個維度的分析:使用S-P表分析法構(gòu)建學習狀態(tài)評價模型、使用數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建題型關聯(lián)模型、使用機器學習構(gòu)建大學英語四級分數(shù)預測模型，最終加上系統(tǒng)現(xiàn)有的知識點關聯(lián)模型合并得到了診斷性評價模型。在診斷性評價模型的基礎上，作者分別設計并實現(xiàn)了基于學習者學習狀態(tài)的組卷算法、基于題型關聯(lián)規(guī)則的組卷算法，并從組卷時間、試

3、題推薦和成績提升這三個方面進行了相關驗證。最后根據(jù)需求分析，作者使用診斷性評價模型及相關組卷算法設計實現(xiàn)了診斷性評價子系統(tǒng)，并加入到大學英語診斷性練習系統(tǒng)中。
　　本文提出的大學英語診斷性評價模型能夠準確地評價學習者學習狀態(tài)、動態(tài)診斷學習者學習障礙。通過對比實驗可以得到，本文提出的兩種基于診斷性評價模型的組卷算法能夠有效地針對學習者的學習狀態(tài)和知識點題型障礙給出更好的練習指導和試題推薦，并且能夠切實有效地提高學習者的成績，具有廣泛