一种基于时间分析的测评行为检测方法与流程

本发明属于心理评测领域具体涉及一种基于时间分析的测评行为检测方法。

背景技术：

目前在心理评测领域，被评测人是否认真作答测试题目，没有办法进行判断，被评测人对评测试题不认真作答也不会被发现。在一些特殊的行业，如飞机驾驶员，军队士兵的心理评测，如果评测结果不可靠会产生灾难性的影响，因此市场迫切需要一种能够对心理健康评测是否可靠的判断方法。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提供一种基于时间分析的测评行为检测方法,其特征在于包括以下步骤，

获取至少100个答题时间样本信息；

对答题时间样本信息进行机器学习获取标准答题时间信息；

获取被评测人答题时间信息；

根据被评测人答题时间信息和标准答题时间信息判断被评测人是否诚实作答。

进一步的，获取至少100个答题时间样本信息，包括，

在每次题目提交时，如果答题时间大于1秒小于180秒，加入到本题的样本中。

进一步的，对答题时间样本信息进行机器学习获取标准答题时间信息，包括，

计算出题目的平均值及标准差。

进一步的，根据被评测人答题时间信息和标准答题时间信息判断被评测人是否诚实作答，包括，

被评测人的答题时间在标准差之内时视为正常答题，在标准差之外视为非正常答题。

进一步的，计算被评测人非正常答题数量占总题目数量的比例比例值，若比例值超过预设值则判断评测过程无效。

进一步的，在出具被评测人心理报告时，去除非正常答题的影响。

进一步的，如果答题时间大于1秒小于180秒，将题目的答题时间及所选答案作为键进行计数即为a，当前时间下的所有答案总计数为b，c=a/b即为所选答案占答题时间对应答案总计数的比例，当c<=5%时，判断被评测人非诚实作答。

本发明的有益效果是：

通过对答题人的答题时间进行分析，可以对心理评测结果是否可靠做出准确判断。

附图说明

图1为本发明一实施例流程图。

具体实施方式

本发明解决背景技术问题的发明构思是：通过对答题样本进行分析，获取标准的答题时间，并根据标准答题时间来判断被评测人是否认真作答

如图1所示，本发明提供一种基于时间分析的测评行为检测方法,其特征在于包括以下步骤，

获取至少100个答题时间样本信息；

对答题时间样本信息进行机器学习获取标准答题时间信息；

获取被评测人答题时间信息；

根据被评测人答题时间信息和标准答题时间信息判断被评测人是否诚实作答。

进一步的，获取至少100个答题时间样本信息，包括，

在每次题目提交时，如果答题时间大于1秒小于180秒，加入到本题的样本中。

进一步的，对答题时间样本信息进行机器学习获取标准答题时间信息，包括，

计算出题目的平均值及标准差。

进一步的，根据被评测人答题时间信息和标准答题时间信息判断被评测人是否诚实作答，包括，

被评测人的答题时间在标准差之内时视为正常答题，在标准差之外视为非正常答题。

进一步的，计算被评测人非正常答题数量占总题目数量的比例比例值，若比例值超过预设值则判断评测过程无效。

在本发明一实施例中，共100题若，非正常答题数目超过80个则判断评测过程无效。

进一步的，在出具被评测人心理报告时，去除非正常答题的影响。

去除非正常答题的影响，可以实现更加准确的心理评测，同时即时有部分题目非正常答题也可以得出心理评测结论，不需要对被评测人进行再一次评测。

预设值可以根据不同的场景灵活设置，比如对飞行员测试可以设置要全部题目正常，对于大学生评测则可以一半题目正常就判断评测过程有效。

进一步的，如果答题时间大于1秒小于180秒，将题目的答题时间及所选答案作为键进行计数即为a，当前时间下的所有答案总计数为b，c=a/b即为所选答案占答题时间对应答案总计数的比例，当c<=5%时，判断被评测人非诚实作答。

在本发明一实施例中一共20道题，被评测人在作答第3道题用时3秒，20题总答题时间为100秒，既c=3%，说明评测人答题时间过短，此时可以判断被评测人非诚实做答。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

技术特征：

技术总结
本发明提供一种基于时间分析的测评行为检测方法,其特征在于包括以下步骤，获取至少100个答题时间样本信息；对答题时间样本信息进行机器学习获取标准答题时间信息；获取被评测人答题时间信息；根据被评测人答题时间信息和标准答题时间信息判断被评测人是否诚实作答。本发明的有益效果是：通过对答题人的答题时间进行分析，可以对心理评测结果是否可靠做出准确判断。

技术研发人员：冯正直;衡先锋;衡冠廷;衡红全;吴雨童;冯然;王倩楠
受保护的技术使用者：重庆讲究科技有限公司
技术研发日：2018.04.08
技术公布日：2018.11.20