(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210186408.7 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人 深圳懂你教育科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区西丽 街 道松坪山社区朗山路19 号源政创业大 厦B座八层808 (72)发明人 成硕　郭丞文　于丁　 (74)专利代理 机构 北京冠和权律师事务所 11399 专利代理师 田春龙 (51)Int.Cl. G06Q 50/20(2012.01) G06F 16/36(2019.01) G09B 5/00(2006.01) G09B 5/12(2006.01) (54)发明名称 作业到考试全方位学生学情跟踪平台 (57)摘要 本发明提供了一种从作业到考试全方位学 生学情跟踪平台， 包括： 学情数据采集模块， 用于 采集目标学生的学情数据， 并将所述学情数据存 储至数据库中； 学情数据分析模块， 用于基于所 述目标学生的学情数据， 对所述目标学生当前学 习情况进行学情分析； 学情数据应用模块， 用于 根据学情分析结果， 为所述目标学生制定学习计 划。 本发明通过采集学生所有学情数据， 实现学 生学情画像、 知识点跟踪、 错题再练、 个性化自 学， 最终为学生的自主学习指明方向。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 114581269 A 2022.06.03 CN 114581269 A 1.一种从作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特 征在于， 包括： 学情数据采集模块， 用于采集目标学生的学情数据， 并将所述学情数据存储至数据库 中； 学情数据分析模块， 用于基于所述目标学生的学情数据， 对所述目标学生当前学习情 况进行学情分析； 学情数据应用模块， 用于根据学情分析 结果， 为所述目标 学生制定学习计划。 2.根据权利要求1所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特征在于， 所述 学情数据采集模， 包括： 日常作业数据采集单元， 用于根据目标学生提交的作业图像， 基于自动识别系统对日 常作业进行批改并记录对应的作业学情数据； 随堂测试数据采集单元， 用于接收全部目标学生的答题卡， 进行批量扫描， 基于自动识 别系统完成题目分类， 快速 批改所述 答题卡， 并记录教学随堂测试 学情数据； 大型考试数据采集单元， 用于导入目标学生的大型考试数据， 实现目标学生的大型考 试学情数据采集； 自主学习结果采集单 元， 用于采集目标 学生的课后自主学习数据。 3.根据权利要求2所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特征在于， 基于 自动识别系统对日常作业和答题卡的批改过程中， 所述自动识别系统会根据参考答案对客 观题进行自动批改， 将主观 题发送至对应的老师进行网阅批改。 4.根据权利要求2所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特征在于： 所述 答题卡由老师应用系统自动生成。 5.根据权利要求1所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特征在于， 所述 学情数据分析模块， 包括： 学科优劣势分析单元， 用于根据目标学生的对应学情数据， 获得各科的分数、 相对排 名， 分析所述目标 学生各科的优劣势； 学情跟踪单元， 用于基于所述目标学生对应的学情数据， 根据时间轴获得所述目标学 生学习态度升降情况； 知识掌握分析单元， 用于定位所述目标学生的知识点薄弱处， 同时， 根据历年中高考真 实数据， 生成中 高考知识图谱， 确定所述目标 学生的弱项、 遗漏项、 满足项。 6.根据权利要求1所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特征在于， 所述 学情数据应用模块， 包括： 选科单元， 用于根据学科优劣势分析单元的第一分析结果以及大数据选科结果， 为目 标学生推荐最佳选科组合； 预警单元， 用于根据所述目标学生的学习态度升降情况以及日常行为， 对所述目标学 生的异常状态进行提前报警； 学习规划单元， 用于根据所述目标学生的知识点薄弱处生成专项提升计划并基于所述 目标学生的弱项、 遗漏项、 满足项生成最佳 学习路径。 7.根据权利要求6所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特 征在于： 所述预警单元， 还用于根据 所述目标学生的学习态度升降情况以及教学进度提前评估 薄弱章节掌握情况。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114581269 A 28.根据权利要求1所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特征在于， 所述 选科单元， 用于： 获取目标学生的第 一分析结果， 根据新高考选科规则判断所述第 一分析结果包含优势 科目数目是否超出选科 数目； 当所述优势科目数目超出选科数目时， 获取全部优势科目， 按照新高考选科规则， 生成 多个可选科目组合， 并标注对应科目的第一优劣势指数； 基于大数据， 获取与所述可选科目组合相同的历史选科数据， 同时， 获取所述历史选科 数据对应的每 个科目的第二优劣势指数； 判断是否有与 所述第一优劣势相同的第 二优劣势指数， 若有与 所述第一优劣势相同的 第二优劣势指数， 获取对应历史高考成绩， 判断所述对应历史高考成绩是否可以达到所述 目标学生的考试 预期目标， 若能， 将对应可选科目组合作为待选组合； 若不能， 删除所述可选科目组合； 若没有与所述第 一优劣势相同的第 二优劣势指数， 获取所述历史选科数据的第 一组合 优劣势指数， 以及所述可选科目组合的第二组合优劣势指数； 当所述第二组合优劣势指数与所述第一组合优劣势指数的差值， 在预设范围内时， 将 对应可选科目组合作为待选组合， 否则 删除所述可选科目组合； 获取全部待选组合， 若只有一个待选组合， 将所述待选组合作为最佳选科组合推荐给 所述目标 学生； 若不只一个待选组合， 将所述待选组合对应的第一组合优劣势指数进行排列， 根据排 列结果将最佳组合推荐给 所述目标 学生； 当所述优势科目数目没有超出选科数目时， 结合所述目标学生的学情数据， 分析得到 所述目标 学生的感兴趣科目； 判断所述感兴趣科目中是否包含第 一劣势科目， 若所述感兴趣科目中包含第 一劣势科 目， 将所述第一劣势科目与优势科目组合 生成最佳选科组合推荐给 所述目标 学生； 若所述感兴趣科目中不包含第 一劣势科目， 根据 所述目标学生学习态度升降情况以及 全部劣势科目对应的第三优劣势指数， 评估各个全部劣势科目在预设期间内的提升空间， 当所述提升空间达 到预期效果时将所述劣势科目作为待选科目； 判断所述优势科目与待选科目的选科组合是否符合新高考选科规则， 若符合， 将所述 选科组合作为 最佳选科组合推荐给 所述目标 学生； 若不符合， 添加所述目标 学生的感兴趣科目作为 最佳选科组合。 9.根据权利要求6所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台， 其特征在于： 所述 学习规划单 元， 包括： 基于目标 学生的学情数据， 根据中 高考知识图谱生成对应的学生自我知识图谱； 获取目标学上当前学习进度， 判断当前学习阶段， 当所述学习阶段为新知识学习阶段 时， 在所述学生自我知识图谱定位 目标学生的知识点薄弱处， 并获取所述知识点薄弱处的 掌握情况进行评估， 获取当前掌握进度， 同时基于中高考知识图谱确定所述知识点薄弱处 的考试重要指数； 根据所述考试重要指数判断所述当前掌握进度是否 需要继续学习， 当判定 需要继续学 习时， 根据所述当前掌握进度， 确定专项提升计划习题难度， 并基于大数据搜索， 提供精准权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114581269 A 3