一种可实现多轮互动的智能测评系统的制作方法

1.本发明涉及智能移动终端应用开发技术领域，具体是一种可实现多轮互动的智能测评系统。


背景技术：

2.随着高校信息化实验教学的推行，数字化学习趋势日益明显，通过手机客户端随时随地学习也成为当今高校施教和学习的热潮。由于高校学生人数众多，各个课程上课人数也很多，教学者分身乏术难免不能顾及全部学生。目前高校经常使用的辅助教学工具存在一定局限性，课堂中多使用选择题、填空题的方式评估学生对于课程内容的掌握情况，如果是选择题的方式，可能存在学生没有掌握该内容，通过猜测蒙对答案的情况；而填空题的方式则由于无法较好的识别、评估相似答案，均不能准确判断该内容学生是否掌握。
3.而且现有的教学辅助平台缺乏与学生的互动，对于学生理解课程内容不能起到较好的帮助作用。因此需要一个能够在课前或课程中根据课程内容生成测评试题，包括填空题和简答题，能够对用户输入的答案进行实时评估，并能进行多次、多轮对话进行互动的教学辅助工具。


技术实现要素：

4.本发明的目的是正对现有技术的不足，而提供一种可实现多轮互动的智能测评系统。这种系统可用于教学中的现场测评，可以快速、自动获得学习者对于知识点的掌握程度；同时对于学习者来说，即使老师不在身边，通过评测过程中的多轮互动环节，用户可以加深对知识点的了解，老师也可以清楚的了解同学对课程内容的掌握情况，不仅增加了互动性，更有利于提高学习效率和教学效率。
5.实现本发明目的的技术方案是：一种可实现多轮互动的智能测评系统， 包括与智能终端互连的答案智能处理子模块：所述答案智能处理子模块是对用户输入的答案进行预处理，完成中文分词、词向量、文本纠错、提取关键词功能，将用户输入的答案变成系统可以理解的语言，其中，中文分词主要针对简答题所回复的答案将其划分为词语列表以便后续模块使用，词向量主要是将词语转换到向量空间中，以向量形式表示词语的语义和词语间的相似关系，文本纠错对于用户输入中可能存在的错别字等错误情况进行修正；多轮对话子模块：所述多轮对话子模块包括对话触发、语言理解、提问策略问题生成三个单元，多轮对话子模块控制对话内容，用户提交答案后触发对话，其中，语言理解是采用采用基于cnn的文本分类模型来获取用户意图，然后与对话管理子模块进行交互，同时根据预处理结果确定提问策略，通过自然语言生成和知识库内容生成问题，等待用户进行回答，其中，提问确定策略是指根据文本处理结果加上偏移量后获得用户所答内容相关的问题，扩大问题范围，让测评结果更能反映用户对课程内容的掌握程度；对话管理子模块：所述对话管理子模块包括对话状态标记、对话轮次判断和分数
评估部分，用户输入答案提交后通过答案智能处理模块进行文本的预处理、将所获预处理结果作为多轮对话的输入文本，触发多轮对话，通过语言理解单元对用户意图检测，从而确定提问策略，对话管理子模块管理对话长度，在对话过程中进行对话状态标记，如果用户暂未回答，对话标记在有限时间内重复提问，保证测评的完整性，多轮互动的结束标志根据对话轮次判断给出，设置对话轮次阈值，一旦对话轮次达到阈值就给出结束对话信号，从而退出多轮对话，给出测评结果，对话轮次判断是为了控制对话长度，其中，分数评估部分采用给对话中与关键词匹配的问题的答案设置相应的分值和比例，对用户与系统互动过程给出的答案按比例累加所得分数获得最终分数；知识库管理子模块：所述知识库管理子模块包括题目管理、知识点管理和测评分数管理，分别用于存储题目模型问答模型、课程知识点以及测评过程中产生的分数，知识库管理子模块是对题目和知识点用数据库进行管理，通过跟多轮对话子模块进行交互，最终由测评分数管理得出测评结果，实现测评中关键的内容测评，其中，测评分数管理是知识库管理子模块与答案智能处理子模块连接，通过答案智能处理子模块获得对话中的关键词，与问题的答案进行匹配，按匹配程度设置相应的分值，用户与本测评系统互动过程中给出的答案，按比例计算出最终分数。
6.本技术方案可以实现答题人完成填空题、简答题的回答后，由智能终端初步识别答题人填写的答案，智能终端通过人工智能方法初步识别答题人填写的答案，根据初步识别得到的结果，在智能终端弹出信息，对答题人进行进一步提问，根据情况可以进行多次、多轮互动，通过对答题人多次、多轮回答的信息进行综合分析，给出本次答题的评分。
7.本技术方案可用于教学中的现场测评，通过智能终端完成测评，可以快速、自动获得学习者对于知识点的掌握程度；同时对于学习者来说，即使老师不在身边，通过评测过程中的多轮对话环节，学习者可以加深对知识点的了解，老师也可以通过测评结果了解同学们对课程内容的掌握情况。增加了互动性，更有利于提高学习效率和课堂效率。
附图说明
8.图1为实施例的结构示意图；图2为实施例中工作方法的流程示意图。
具体实施方式
9.下面结合附图和实施例对本发明的内容做作进一步的阐述，但不是对本发明的限定。
10.实施例：参照图1、图2，一种可实现多轮互动的智能测评系统， 包括与智能终端互连的答案智能处理子模块：所述答案智能处理子模块是对用户输入的答案进行预处理，完成中文分词、词向量、文本纠错、提取关键词功能，将用户输入的答案变成系统可以理解的语言，其中，中文分词主要针对简答题所回复的答案将其划分为词语列表以便后续模块使用，词向量主要是将词语转换到向量空间中，以向量形式表示词语的语义和词语间的相似关系，文本纠错对于用户输入中可能存在的错别字等错误情况进行修正，本例中的答案智能处理子模块首先采用基于字符串匹配的分词方式实现对用户输入问题的分词，再利
用word2vec算法根据上下文特征训练词向量并以模型形式保存词向量以便后续工作中调用。对于文本纠错部分基于分词的基础上采取端到端的深度模型对文本进行拟合，基于rnn序列模型拟合输入问题后检测句中是否存在特定的错误类型。最终基于问题语料库匹配关键词输出。
11.多轮对话子模块：所述多轮对话子模块包括对话触发、语言理解、提问策略问题生成三个单元，多轮对话子模块控制对话内容，用户提交答案后触发对话，其中，语言理解是采用基于cnn的文本分类模型来获取用户意图，然后与对话管理子模块进行交互，同时根据预处理结果确定提问策略，通过自然语言生成和知识库内容生成问题，等待用户进行回答，其中，提问确定策略是指根据文本处理结果加上偏移量后获得用户所答内容相关的问题，扩大问题范围，让测评结果更能反映用户对课程内容的掌握程度；本例中的多轮对话子模块中利用对按钮的监听实现用户提交答案后触发对话，自然语言生成模型根据关键词与知识库中内容的匹配生成问题，其中所述自然语言生成模型采取的是编码-解码模型。
12.对话管理子模块：所述对话管理子模块包括对话状态标记和对话轮次判断，用户输入答案提交后通过答案智能处理模块进行文本的预处理、将所获预处理结果作为多轮对话的输入文本，触发多轮对话，通过语言理解单元对用户意图检测，从而确定提问策略，对话管理子模块管理对话长度，在对话过程中进行对话状态标记，如果用户暂未回答，对话标记在有限时间内重复提问，保证测评的完整性，多轮互动的结束标志根据对话轮次判断给出，设置对话轮次阈值，一旦对话轮次达到阈值就给出结束对话信号，从而退出多轮对话，给出测评结果，对话轮次判断是为了控制对话长度，其中，分数评估部分采用给对话中与关键词匹配的问题的答案设置相应的分值和比例，对用户与系统互动过程给出的答案按比例累加所得分数获得最终分数，本例中的对话管理子模块采取设计用户意图表、对话状态记录表、对话轮次记录表和测评分数记录表的方式对系统在测评过程中需要用到的数据进行管理。在对话过程中不断存储当前的对话状态，记录对话轮次，当对话轮次达到所设阈值则退出多轮对话；知识库管理子模块：所述知识库管理子模块包括题目管理、知识点管理和测评分数管理，分别用于存储题目模型、问答模型、课程知识点以及测评过程中产生的分数，知识库管理子模块是对题目和知识点用数据库进行管理，通过跟多轮对话子模块进行交互，最终由测评分数管理得出测评结果，实现测评中关键的内容测评，其中，测评分数管理是知识库管理子模块与答案智能处理子模块连接，通过答案智能处理子模块获得对话中的关键词，与问题的答案进行匹配，按匹配程度设置相应的分值，用户与本测评系统互动过程中给出的答案，按比例计算出最终分数。本例中的知识库管理子模块采用数据库管理系统实现，创建数据库存储测评题目以及知识点，训练题目模型、问答模型时可获取数据库中的数据。同时也可以使用新增、查找、修改、删除等数据库操作来实现新增或修改题目类型、获取测评分数等操作。