CN110008780A - 一种基于二维码实现的智能作业的方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于二维码实现的智能作业的方法，答题后通过电子产品对试卷拍照并解析生成试卷二维码,二维码包含学生ID和试卷ID，扫描试卷客观选择题答案部分，用机器学习技术识别学生手写选择题解题过程，并将答案入库，与数据库中的答案做对比，从而判断出成绩，字迹工整直接将结果展示给用户的终端，而在解题过程的答题区，一方面使用机器学习技术自动识别字迹工整程度，获取字迹工整得分并入库，另一方面通过老师评阅解题过程是否存在问题，获取老师评阅并入库，并将结果展示给用户的终端。最后***会根据学生错题情况并结合艾宾浩斯曲线对正确题目加以复习出现，复习试题的试卷依旧采用上述流程，极大地减轻了教师的工作负担。

Description

一种基于二维码实现的智能作业的方法
技术领域
本发明涉及应用于教学中***技术领域，具体涉及一种基于二维码实现的智能作业的方法。
背景技术
在现有的一些教学***中都是希望绕过老师，学生完全独立依赖题目和解析完成学习，然而现实中，人工智能或可以解决教育言传身教中的言传，却无法解决身教的问题。具体可参照CN201510067999.6的专利，此专利公开了二维码用于题目中，每个题目都有自己的二维码，通过手机扫描二维码可以获得每个题目对应的答案和解析，另外专利CN201710351582.1的专利公开了一种基于二维码扫描的试卷，扫描二维码后可以获得试卷的解析和讲解，学生根据情况激活自己做错的题目和不会做的题目。但是无法通过上述技术实现试题难易程度的划分以及通过学生掌握的知识进行自主选题，传统留作业方式，所有学生作业统一，由于班级人数过多，批改重复的作业浪费了老师的有效讲解时间，而且导致已经熟练的内容重复做，不熟练的内容得不到应有的练习，全班一人做完互相照抄，导致作业完成度质量不高，知识点掌握不透彻，从而难以获得好成绩。另外，年轻教师缺少提升学生成绩的经验，也缺少精力为所有的学生制定合理的学习方案，这给教育自动化带来了极大难度。
另外，2B铅笔涂写答题卡技术目前是较优秀的考试客观题自动阅卷技术，但是如果在培训班做练习时，每做一题就需涂写答题卡一次，比较浪费学习时间。而且学生经常只有一支笔，铅笔因为笔尖易断不方便携带，导致无法进行涂卡操作。另外答题卡技术是专门为所有参加考试的人同样一张卷子而设计的，事实上学生需要的根据个人情况留作业，而不是所有人一样的作业。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于二维码实现的智能作业的方法，不仅改进了现有技术中的不足，而且还能提高教师的工作效率以及减轻工作负担。
本发明采用的技术方案为：一种基于二维码实现的智能作业的方法，根据用户的请求在数据库中生成相应知识点的试卷，然后学生进行作答，答题完毕后通过手机端、相机拍摄试卷照片或使用扫描设备并解析生成试卷二维码，试卷二维码包获取含学生ID和试卷ID，并连接学生信息数据库，下一步扫描试卷客观选择题答案部分，用机器学习技术识别学生手写选择题解题过程，并将答案入库，与数据库中的答案做对比，从而判断出成绩，字迹工整直接将结果直接展示给用户的终端，而在解析此题学生的具体解题过程的答题区内的内容，一方面使用机器学习技术自动识别字迹工整程度，获取字迹工整得分并入库，并将结果展示给用户的终端，另一方面通过老师评阅解题过程是否存在问题，获取老师评阅并入库，并将结果展示给用户的终端。
在试卷答题完毕后可根据艾宾浩斯曲线对作对的题目出现类似题目进行复习，生成复习试卷，学生进行作答。
亦可在试卷答题完毕后将错题展示给老师，老师进行修改并编辑生成新题，最后再生成复习试卷，学生进行作答。
在试卷答题完毕后根据错题及关联知识点从数据库中提取类似题目，并生成复习试卷，学生进行作答。
本发明的有益效果是：首先通过解决了自动阅卷的问题，也解决了教师出题的问题，同时用了最少的二维码实现了一套卷一个二维码，充分地减少了冗余的二维码使卷面更为简洁简单，同时节省纸张，充分发挥了老师真正的价值。通过在试卷上标记学生姓名和ID，保证了教师在分发试卷时发错，因为一个班级可能存在学生重名，通过ID保证了试卷的唯一性。
其次解决教育领域长期存在的老师没有足够时间进行作业批改的问题，有效地降低了老师的工作量，同时家长也可以借助本***随时了解孩子的学习情况，而不是简单地等待月考、期中考等周期较长的考试，往往此类考试成绩出来后，学生的问题都错过了最佳解决时间。
再次学生的补习老师也可以通过这个***获取学生薄弱知识点，从而帮助学生提升成绩。
附图说明
图1为本发明的逻辑框图。
图2为本发明中试卷示例图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
一种基于二维码实现的智能作业的方法，根据用户的请求在数据库中生成相应知识点的试卷，然后学生进行作答，答题完毕后通过手机端或者相机拍摄试卷照片并解析生成试卷二维码，试卷二维码包获取含学生ID和试卷ID，并连接学生信息数据库，下一步扫描试卷客观选择题答案部分，用机器学习技术识别学生手写选择题解题过程，并将答案入库，与数据库中的答案做对比，从而判断出成绩，仅当学生输入的选择题答案工整程度达到要求才有成绩。而在解析此题学生的具体解题过程的答题区内的内容，一方面使用机器学习技术自动识别字迹工整程度，获取字迹工整得分并入库，并将结果展示给用户的终端，另一方面通过老师评阅解题过程是否存在问题，获取老师评阅并入库，并将结果展示给用户的终端。
在试卷答题完毕后可根据艾宾浩斯曲线对作对的题目出现类似题目进行复习，生成复习试卷，学生进行作答。
亦可在试卷答题完毕后将错题展示给老师，老师进行修改并编辑生成新题，最后在生成复习试卷，学生进行作答。
在试卷答题完毕后根据错题及关联知识点从数据库中提取类似题目，并生成复习试卷，学生进行作答。
本发明中只使用了一个二维码，二维码解析后包含了学生ID和试卷ID,同时将学生和学生要做的本张试卷的全部题目进行了关联，不但保证了每个学生的作业试卷题目不同，也保证了试卷的简洁和降低了二维码识别的难度。将学生ID和试卷（作业）ID连接，生成二维码，当扫描二维码时，自动识别并分别解析出学生ID和试卷ID。学生ID用于对学生此张卷子的成绩进行评分，而试卷ID用于到数据库中找到卷子包含的试题，以及每道试题对应的相似题目，当学生做错了题目，下一次自动生成的作业将会出现相似题目。而做对的题目会根据艾宾浩斯曲线适时出现类似题目方便学生复习。因为只有类似题目才能检测学生是否真的学会相应知识点，而不是简单的背下了题目。
将数据库中题目分级，由数据库自动生成题目pdf，然后进行打印。入门级题目为预习作业，初级题目为课下作业，中级题目为复习作业，高级题目为提升作业。上课之前老师或者家长甚至学生可以随机挑选或者让***自动生成作业，作为作业。课下作业为***自动生成，是根据预习作业的情况而自动生成，每个学生各不相同，中级和高级也都是根据前几次作业自动生成，做对的题目会在根据艾宾浩斯曲线适当出现下一个作业周期中。做错的题目也会出现在下个作业周期。根据每个人的情况自动生成作业，这使得优等生得到更充分的训练，差生也能够培养相应的自信。通过人工智能图像识别技术，减少了学生输入的困难， 同时能够智能地解析学生的选择题答案，同时根据工整程度来解析能够促进学生养成书写工整的习惯。
数据库中试卷ID和题目进行关联，通过试卷ID和题号就可以找到相应题目的答案和题目内容，答题区分为两部分，一部分为选择题答案，另一部分为手写的解题过程，选择题答案部分抛弃了传统的2B铅笔涂写答题区，而是令学生用普通笔在答题区直接填写答案，通过人工智能图像识别技术直接识别学生的选择题答案，手写解题过程部分需要老师来参与完成，但是学生的字迹是否工整依旧可以靠人工智能机器学习的技术来监测，同时给出工整程度打分，解题过程需要老师进行批阅并给出相应建议。由于图像识别的技术尚不足以准确从学生的答案获取关键特征并进行评卷，另外每个题目都有多种解法，很多解法都是答案无法覆盖到的，另外学生对解答问题的理解不同，对关键得分点的判断也各有侧重，此时机器配合老师给出最公正的分数即可。
选择题答案部分选择使用TensorFlow等机器学习技术对学生的常见输入的选择题选项图片集进行机器学习。首先人工挑选学生中输入较为良好的集合和辨识度很低很差的集合，进行机器学习，调好输入到哪种级别的特征算成绩。然后将学生输入的选择题答案和数据库中的标准答案做对比获得学生得分并录入数据库。
答题过程部分依旧选择机器学习对学生的答题内容进行分类，挑选不同工整程度的学生答案进行人工分类然后打分，然后用机器学习，然后对学生的书写工整程度进行打分。然后根据学生ID和试卷ID进行打分。
学生答完试卷后，用手机等扫描设备扫描试卷，扫描二维码解析出URL，URL包含https://www.xxx.com/学生ID/试卷ID/ ，解析URL获取学生ID和试卷ID。通过试卷ID获取试卷的客观题部分标准答案。
解题的过程通过机器学习技术进行工整程度打分，同时把解题过程的分析过程留给了老师，让老师有更大的发挥空间。整个过程极大地减轻了教师判作业的工作量。通过将优秀教师提升成绩的经验转化为辅助教学的作业***，不但新教师不会陷入对提升学生成绩的困境之中，老教师也能够减轻自己大量的工作。这套体系能够有效地用于各科各领域的学习，对于自学也好还是老师带领学习也好，都有很大的裨益。
对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内；显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。

Claims (4)

1.一种基于二维码实现的智能作业的方法，其特征在于：根据用户的请求在数据库中生成相应知识点的试卷，然后学生进行作答，答题完毕后通过手机端或者相机拍摄试卷照片并解析生成试卷二维码，试卷二维码包含学生ID和试卷ID，并连接学生信息数据库，下一步扫描试卷客观选择题答案部分，用机器学习技术识别学生手写选择题解题过程，并将答案入库，与数据库中的答案做对比，从而判断出成绩，字迹工整直接将结果直接展示给用户的终端，而在解析此题学生的具体解题过程的答题区内的内容，一方面使用机器学习技术自动识别字迹工整程度，获取字迹工整得分并入库，并将结果展示给用户的终端，另一方面通过老师评阅解题过程是否存在问题，获取老师评阅并入库，并将结果展示给用户的终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于二维码实现的智能作业的方法，其特征是：在试卷答题完毕后可根据艾宾浩斯曲线对作对的题目出现类似题目进行复习，生成复习试卷，学生进行作答。
3.根据权利要求1所述的一种基于二维码实现的智能作业的方法，其特征是：在试卷答题完毕后将错题展示给老师，老师进行修改并编辑生成新题，最后在生成复习试卷，学生进行作答。
4.根据权利要求1所述的一种基于二维码实现的智能作业的方法，其特征是：在试卷答题完毕后根据错题及关联知识点从数据库中提取类似题目，并生成复习试卷，学生进行作答。
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