本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种试题推荐方法及装置。
背景技术：
在“互联网 教育”的背景下，随着国家教育信息化战略的持续推进，教育数据的持续累积与深度挖掘，大数据在构建新型教学生态、助力教学结构变革、再造教学流程方面的驱动作用日益凸显。
传统教学环境中，教师一般以班为单位掌握教学进度与教学质量，较难了解到每一位学生的学习情况，并且作业或训练均为同质化的，与学生的匹配度不高，有些学生感觉较难，有些学生感觉较易，还有些学生感觉挺合适，这样久而久之，会使得部分学生的学习兴趣不高，学习效率低下。
大数据的兴起，将数据价值推向了新的高度。因此亟需提供一种行之有效的试题推荐方法，让分层作业或训练成为可能，以满足不同层次学生的学习需求，不仅利于自主学习，也增强了学习兴趣，摆脱了题海的枯燥，使学习方向精准，针对性强。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种试题推荐方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种试题推荐方法，包括：
获取学生的考试结果；
基于所述考试结果获取所述学生的层级；
基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生，其中，所述预设题库中存储有至少三个层级标识和各层级标识对应的试题，且每个试题标注有对应的知识点标识。
进一步地，所述方法还包括：
获取已知考试结果，其中，所述已知考试结果中错题标注了知识点标识和对应的学生的层级；
将各错题按学生的层级和知识点分类存储，得到所述预设题库。
进一步地，基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，具体包括：
基于所述考试结果获取错题对应的知识点标识；
从所述预设题库中获取所述知识点标识和所述学生的层级对应的试题。
进一步地，所述获取学生的考试结果，具体包括：
通过考试系统或小分表的方式，获取所述学生的考试结果。
进一步地，基于所述考试结果获取所述学生的层级，具体包括：
将考试结果中错题数量不大于第一预设数值的学生，确定为学习能力较强的层级；
将开始结果中错题数量大于第一预设数值而不大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较好的学生；
将考试结果中错题数量大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较弱的学生。
第二方面，本发明实施例提供了一种试题推荐装置，包括：
考试结果获取模块，用于获取学生的考试结果；
学生层级获取模块，用于基于所述考试结果获取所述学生的层级；
试题推荐模块，用于基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生，其中，所述预设题库中存储有至少三个层级标识和各层级标识对应的试题，且每个试题标注有对应的知识点标识。
进一步地，所述装置还包括题库构建模块，用于：
获取已知考试结果，其中，所述已知考试结果中错题标注了知识点标识和对应的学生的层级；
将各错题按学生的层级和知识点分类存储，得到所述预设题库。
进一步地，学生层级获取模块具体用于：
将考试结果中错题数量不大于第一预设数值的学生，确定为学习能力较强的层级；
将开始结果中错题数量大于第一预设数值而不大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较好的学生；
将考试结果中错题数量大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较弱的学生。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
本发明实施例提供的一种试题推荐方法及装置，获取学生的考试结果；基于所述考试结果获取所述学生的层级；基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生可以为分层教学、分层反馈、学生问题靶向定位提供良好的理论与数据支持，让教师教的更有效率，学生学的更加明确，实现教与学的最佳匹配，是实施因材施教的最有效手段之一。通过多轮的试题推送与反馈收集，再结合“以测辅学”的机制与原理，可以为学生自主学习指明方向。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种试题推荐方法流程图；
图2为本发明实施例中一种试题推荐方法一种实施方式的流程图；
图3为本发明实施例中一种试题推荐方法另一种实施方式的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种试题推荐装置的结构框图；
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种试题推荐方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
s101，获取学生的考试结果；
s102，基于所述考试结果获取所述学生的层级；
s103，基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生，其中，所述预设题库中存储有至少三个层级标识和各层级标识对应的试题，且每个试题标注有对应的知识点标识。
具体地，试题推荐的具体过程可以包括以下步骤：
(1)通过考试系统或小分表的方式，采集学生试卷答题结果数据，并以结构化的方式存储到数据库(即预设题库)；
(2)学科老师根据步骤(1)的结果，对每一道题目进行人工标注知识点，标注结果以结构化方式存储到数据库；
(3)根据学生的单次或历次答卷情况，将学生划分为三个层级：学习能力较强、学习能力较好、学习能力较弱等，然后将分层结果以结构化方式保存到数据库；
(4)通过大数据技术，分析同类校学习能力较强层次学生的易错知识点与易错题；
(5)根据步骤(4)的易错知识点结果，为每个知识点或知识点组适配不同难易程度的试题；
(6)根据步骤(1)至步骤(5)的结果，为每位学生的每道题，采用相应的推题策略，适配变式题目；
(7)将步骤(6)的适配结果，以结构化方式存储到数据库。
本发明实施例提供的一种试题推荐的方法，获取学生的考试结果；基于所述考试结果获取所述学生的层级；基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生可以为分层教学、分层反馈、学生问题靶向定位提供良好的理论与数据支持，让教师教的更有效率，学生学的更加明确，实现教与学的最佳匹配，是实施因材施教的最有效手段之一。通过多轮的试题推送与反馈收集，再结合“以测辅学”的机制与原理，可以为学生自主学习指明方向。
基于上述任一实施例，所述方法还包括：
获取已知考试结果，其中，所述已知考试结果中错题标注了知识点标识和对应的学生的层级；
将各错题按学生的层级和知识点分类存储，得到所述预设题库。
基于上述任一实施例，基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，具体包括：
基于所述考试结果获取错题对应的知识点标识；
从所述预设题库中获取所述知识点标识和所述学生的层级对应的试题。
基于上述任一实施例，所述获取学生的考试结果，具体包括：
通过考试系统或小分表的方式，获取所述学生的考试结果。
基于上述任一实施例，基于所述考试结果获取所述学生的层级，具体包括：
将考试结果中错题数量不大于第一预设数值的学生，确定为学习能力较强的层级；
将开始结果中错题数量大于第一预设数值而不大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较好的学生；
将考试结果中错题数量大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较弱的学生。
其中，将学生划分为三个层次：学习能力较弱、学习能力较好、学习能力较强等，具体来说：
学习能力较弱学生：以夯实基础为主；此类学生的特点是：错题较多，基础较薄弱，推荐试题时应以整理错题原题为主，让其巩固基础，同时，也可根据此档学生的实际学习情况，选择性的向部分学生推荐一些变式题，变式题应选择较容易的一些题目，其解题思路、解题方法与原题基本一致，以让学生加深对原题的理解。
学习能力较好学生：以巩固 变式训练为主；此类学生的特点是：错题不多，基础较好，此档学生在学校占比较大，错题原因一般为粗心大意、题目较难等原因产生，故推题(即推荐试题)时，首先整理错题原题，其次为每道错题配上1至3道变式题，此类变式题难度适中或偏上，其解题原理与原题类似，但解题思路不尽相同，以便考察学生是否真正理解原题，了解原题的来龙去脉。
学习能力较强学生：以拔高训练为主；此类学生的特点是：错题较少或没有，基础扎实，基本上均属于学校尖子生行列，故而此类学生的试题推荐较为复杂，上述两个层次的推题算法无法满足。但结合上述推题的经验，我们提出“原题 变式题 专项训练”的试题推荐思路，其中“原题 变式题”模式与学习能力较好的学生基本一致，只不过变式题的难度较难而已。
其中，“专项训练”通过大数据手段，汇总同类学校、同层次学生的易错知识点与易错题。然后再根据易错知识点匹配难度偏上或较难的试题，与易错题共同组成的试题资源，即为专项训练。通过专项训练，可以实现同层次学生间的取长补短、互相交流、互相进步的目的。
具体地，如图2所示，首先采集试卷答题结果，其次对试卷题目标注知识点，以及将学生分层(两个操作不分先后，可并行，可串行)，紧接着根据学生分层结果，分析同类校、同层次学生的易错知识点与易错题，然后为易错知识点、知识点组适配试题，再然后根据不同策略推题，最后将推题结果依次保存到数据库。
如图3所示，首先逐一获取每一位学生，之后判断学生处于何种分层层级，然后根据不同层级的相应策略进行推题，最后将推题结果结构化。
举例来说，以精准教学系统为例。该业务场景为精准教学系统连续性的采集学生测评结果，然后对测评结果进行全面性分析，含题目分析、知识点薄弱分析、难易程度分析等，并出具学生学情报告，最后根据学生学情报告，推荐适合此学生的试题资源，以达到精练的目的，让学习事半功倍。
基于上述任一实施例，图4为本发明实施例提供的一种试题推荐装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：
考试结果获取模块201用于获取学生的考试结果；
学生层级获取模块202用于基于所述考试结果获取所述学生的层级；
试题推荐模块203用于基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生，其中，所述预设题库中存储有至少三个层级标识和各层级标识对应的试题，且每个试题标注有对应的知识点标识。
具体地，本发明实施例提供的装置具体用于执行上述方法实施例，本发明实施例对此不再进行赘述。本发明实施例提供的一种试题推荐装置，获取学生的考试结果；基于所述考试结果获取所述学生的层级；基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生可以为分层教学、分层反馈、学生问题靶向定位提供良好的理论与数据支持，让教师教的更有效率，学生学的更加明确，实现教与学的最佳匹配，是实施因材施教的最有效手段之一。通过多轮的试题推送与反馈收集，再结合“以测辅学”的机制与原理，可以为学生自主学习指明方向。
基于上述任一实施例，所述装置还包括题库构建模块，用于：
获取已知考试结果，其中，所述已知考试结果中错题标注了知识点标识和对应的学生的层级；
将各错题按学生的层级和知识点分类存储，得到所述预设题库。
基于上述任一实施例，
学生层级获取模块具体用于：
将考试结果中错题数量不大于第一预设数值的学生，确定为学习能力较强的层级；
将开始结果中错题数量大于第一预设数值而不大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较好的学生；
将考试结果中错题数量大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较弱的学生。
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、通信接口(communicationsinterface)302、存储器(memory)303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储在存储器303上并可在处理器301上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的方法，例如包括：获取学生的考试结果；基于所述考试结果获取所述学生的层级；基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生，其中，所述预设题库中存储有至少三个层级标识和各层级标识对应的试题，且每个试题标注有对应的知识点标识。
此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的方法，例如包括：根据案件的相关信息，从模板库中获取对应的模板；使用所述案件的相关信息替换所述模板中对应的内容，以生成所述案件对应的电子文书。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
1.一种试题推荐方法，其特征在于，包括：
获取学生的考试结果；
基于所述考试结果获取所述学生的层级；
基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生，其中，所述预设题库中存储有至少三个层级标识和各层级标识对应的试题，且每个试题标注有对应的知识点标识。
2.根据权利要求1所述的试题推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取已知考试结果，其中，所述已知考试结果中错题标注了知识点标识和对应的学生的层级；
将各错题按学生的层级和知识点分类存储，得到所述预设题库。
3.根据权利要求2所述的试题推荐方法，其特征在于，基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，具体包括：
基于所述考试结果获取错题对应的知识点标识；
从所述预设题库中获取所述知识点标识和所述学生的层级对应的试题。
4.根据权利要求1所述的试题推荐方法，其特征在于，所述获取学生的考试结果，具体包括：
通过考试系统或小分表的方式，获取所述学生的考试结果。
5.根据权利要求1所述的试题推荐方法，其特征在于，基于所述考试结果获取所述学生的层级，具体包括：
将考试结果中错题数量不大于第一预设数值的学生，确定为学习能力较强的层级；
将开始结果中错题数量大于第一预设数值而不大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较好的学生；
将考试结果中错题数量大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较弱的学生。
6.一种试题推荐装置，其特征在于，包括：
考试结果获取模块，用于获取学生的考试结果；
学生层级获取模块，用于基于所述考试结果获取所述学生的层级；
试题推荐模块，用于基于所述考试结果和所述学生的层级，从预设题库中获取对应的试题，并将所述试题推荐给所述学生，其中，所述预设题库中存储有至少三个层级标识和各层级标识对应的试题，且每个试题标注有对应的知识点标识。
7.根据权利要求6所述的试题推荐装置，其特征在于，所述装置还包括题库构建模块，用于：
获取已知考试结果，其中，所述已知考试结果中错题标注了知识点标识和对应的学生的层级；
将各错题按学生的层级和知识点分类存储，得到所述预设题库。
8.根据权利要求6所述的试题推荐装置，其特征在于，学生层级获取模块具体用于：
将考试结果中错题数量不大于第一预设数值的学生，确定为学习能力较强的层级；
将开始结果中错题数量大于第一预设数值而不大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较好的学生；
将考试结果中错题数量大于第二预设数值的学生，确定为学习能力较弱的学生。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
技术总结