模板题生成及管理方法与流程

本发明属于模板题题库，具体为模板题生成及管理方法。

背景技术：

1、小学数学题库是一种针对小学阶段学生的数学学习工具，其目的是通过大量的题目练习，帮助学生巩固和掌握数学基础知识，提高解题能力。这个题库涵盖了小学数学的各个知识点，包括加减乘除、分数、小数、几何图形、数据统计等。题库中的题目类型丰富，有填空题、选择题、应用题等，能够全方位锻炼学生的数学思维。

2、但是目前市场上没有专门出模板题的方法，采用的是找近似的题代替，如果没有近似的题，训练效果就差强人意。在vba的应用领域目前没有应用在小学数学中。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供模板题生成及管理方法。

2、本发明采用的技术方案如下：模板题生成及管理方法，所述方法包括以下步骤：

3、s1:进行数据准备，收集小学数学题目数据，包括题目描述、答案

4、s2:使用matlab软件对题目数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化、数据分类、特征提取和数据降维。

5、s3:进行编程实现，使用vba语言编写程序，用于生成模板题。程序中设置参数，程序通过读取题目数据，生成包含不同数据的模板题

6、s4:生成题目，根据参数设置，程序自动生成指定数量的模板题。每个模板题的数据在程序中随机生成，确保题目多样性；

7、s5:题目管理：将生成的模板题导入题库管理系统。在系统中，可以查看、修改、删除和搜索模板题。，系统支持批量导入和导出模板题；

8、s6:题目应用：教师在系统中挑选模板题，生成练习题，学生在系统中做练习，系统自动批改和记录成绩，教师根据学生练习情况调整教学方案。

9、在一优选的实施方式中，数据清洗包括以下步骤：

10、缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，并进行处理，如删除或插补。

11、异常值处理：检测并处理异常值，例如删除或替换。

12、重复值处理：删除重复的数据记录。

13、在一优选的实施方式中，所述步骤s3中，设置参数包括题目数量、题目类型。

14、在一优选的实施方式中，所述步骤s2中，数据标准化使用最小－最大标准化方法行数据标准化处理，具体步骤如下：

15、1.计算最大值和最小值：对于每个特征，找到数据集中的最大值(max)和最小值(min)；

16、2.应用变换公式：对于数据集中的每个特征值x，使用以下公式进行变换：

17、

18、其中，xnorm是变换后的值；

19、3.变换数据集：将上述变换应用到整个数据集的每个特征上；

20、经过最小－最大标准化后，所有特征都将被缩放到0到1的范围。

21、在一优选的实施方式中，所述步骤s2中，数据分类的过程中根据题目类型、难度、知识点等维度对数据进行分类。数据分类的过程中使用k-means、层次聚类等算法进行聚类；

22、特征提取的过程中使用主成分分析(pca)算法提取题目数据的关键特征，包括题型、知识点、难度。

23、数据降维的过程中使用pca算法对高维数据进行降维处理，以降低数据复杂度。

24、在一优选的实施方式中，所述步骤s5中，题目导入的过程中系统支持将生成的模板题批量导入，简化了人工操作流程。导入时，系统会自动检查题目格式和完整性，并进行错误提示。

25、题目查看的过程中教师和学生可以在系统中查看所有模板题，方便进行筛选和浏览。查看界面提供筛选条件，如题型、难度、知识点等，便于快速定位。

26、题目修改的过程中教师可以修改模板题的内容，如题目描述、答案等。修改后，系统会记录修改日志，以便追溯。通过调查问卷、在线评论等方式收集反馈意见。

27、在一优选的实施方式中，所述步骤s5中，题目删除的过程中教师可以删除不需要的模板题，释放存储空间删除前，系统会提示确认，避免误删。

28、题目搜索的过程中提供强大的搜索功能，支持关键词、题型、难度等多种条件组合搜索。搜索结果支持排序和分页，便于浏览。

29、题目统计的过程中系统可以统计模板题库的各种数据，如题型分布、难度分布等。统计结果以图表形式展示，直观易读。

30、在一优选的实施方式中，所述步骤s5中，题目标签管理的过程中支持为模板题添加标签，便于管理和搜索。标签可以自定义，也可以按知识点、题型等进行预设。

31、题目版本控制的过程中系统支持模板题的版本管理，每次修改都会生成新版本。教师可以查看历史版本，便于比较和恢复。

32、题目审核的过程中提供模板题审核机制，确保题目质量。审核通过的题目才能正式入库，供教师和学生使用。

33、题目导出的过程中支持将模板题批量导出，方便教师制作练习册或试卷。导出格式可自定义，导出格式为word。

34、在一优选的实施方式中，所述步骤s6中，教师和学生在使用模板题后，提出改进意见，如题目难度、题型设计、数据设置等方面的建议。

35、在一优选的实施方式中，所述步骤s6中，对收集到的反馈意见进行整理和分析，归纳出主要的意见和问题点。利用自然语言处理、文本分析等方法，对反馈文本进行语义分析，提取关键信息。

36、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

37、1、本发明中，提供给学生一个可以反复训练的机会，使学生快速形成肌肉记忆，快速掌握某一类题型，老师可将优秀的解题方式不断呈现给学生。帮助其快速提分；同时自动生成大量模板题：通过程序自动生成大量模板题，大幅提高题目生成效率，避免人工重复劳动。通过参数设置，能够灵活生成不同数量、不同类型的模板题，满足不同教学需求。通过程序自动生成不同数据，确保题目多样性，避免学生机械记忆答案。通过系统支持模板题的导入、查看、修改、删除、搜索等管理功能，实现智能化管理。

38、2、本发明中，实现了高效检索：提供多种条件组合搜索，快速定位目标题目，提高检索效率。实现了统计分析：系统支持模板题的统计分析，生成可视化图表，便于教师了解题库情况。实现了质量保证：系统提供模板题审核机制，确保题目质量。实现了便捷导出：支持模板题的批量导出，方便教师制作试卷或练习册。实现了智能推荐：根据学生答题情况，智能推荐适合的题目，实现个性化训练。实现了自动批改和记录：学生练习后，系统自动批改和记录成绩，教师可据此调整教学方案。实现了收集反馈：教师和学生可以提出改进意见，不断优化模板题库。

技术特征：

1.模板题生成及管理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s2中，数据清洗包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s3中，设置参数包括题目数量、题目类型。

4.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s2中，数据标准化使用最小－最大标准化方法行数据标准化处理，具体步骤如下：

5.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s2中，数据分类的过程中根据题目类型、难度、知识点等维度对数据进行分类；数据分类的过程中使用k-means、层次聚类等算法进行聚类；

6.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s5中，题目导入的过程中系统支持将生成的模板题批量导入，简化了人工操作流程；导入时，系统会自动检查题目格式和完整性，并进行错误提示；

7.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s5中，题目删除的过程中教师可以删除不需要的模板题，释放存储空间删除前，系统会提示确认；

8.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s5中，题目标签管理的过程中支持为模板题添加标签，便于管理和搜索；标签可以自定义，也可以按知识点、题型等进行预设；

9.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s6中，教师和学生在使用模板题后，提出改进意见，如题目难度、题型设计、数据设置等方面的建议。

10.如权利要求1所述的模板题生成及管理方法，其特征在于：所述步骤s6中，对收集到的反馈意见进行整理和分析，归纳出主要的意见和问题点；利用自然语言处理、文本分析等方法，对反馈文本进行语义分析，提取关键信息。

技术总结本发明公开了模板题生成及管理方法。本发明中，提供给学生一个可以反复训练的机会，使学生快速形成肌肉记忆，快速掌握某一类题型，老师可将优秀的解题方式不断呈现给学生。帮助其快速提分；同时自动生成大量模板题：通过程序自动生成大量模板题，大幅提高题目生成效率，避免人工重复劳动。通过参数设置，能够灵活生成不同数量、不同类型的模板题，满足不同教学需求。通过程序自动生成不同数据，确保题目多样性，避免学生机械记忆答案。通过系统支持模板题的导入、查看、修改、删除、搜索等管理功能，实现智能化管理。技术研发人员：韩巍,杨恒,余旭民,孙亮,曾锋华,叶妙燕,宋凯龙受保护的技术使用者：西安杨博士教育科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29