一种基于智能体的个性化交通考题的生成优化方法和系统与流程

本发明涉及智能教育，特别涉及一种基于智能体的个性化交通考题的生成优化方法和系统。

背景技术：

1、随着交通系统的发展和智能教育技术的普及，个性化教育逐渐成为教育领域的重要方向。传统的交通考题生成方法多采用固定题库，无法满足不同用户的个性化学习需求。通过引入人工智能技术，可以有效地分析用户的历史答题数据，针对用户的弱项和理解偏差，生成个性化的交通考题，从而提高学习效率和效果。

2、现有的交通考题生成方法通常采用统一的题库，缺乏个性化考题生成手段，难以满足不同用户的个性化学习需求。传统的考题生成方法无法根据用户的历史答题数据进行精准分析，生成有针对性的个性化考题。随着交通法规的不断更新和驾驶环境的复杂化，用户需要不断学习和掌握新的交通知识和安全法规。如何根据用户的个性化需求生成适合的考题，成为交通教育领域的一个重要挑战。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于智能体的个性化交通考题的生成优化方法和系统，通过智能化手段提升用户对交通知识的学习效果。

2、本发明的技术方案为：

3、一种基于智能体的个性化交通考题生成优化方法，包括以下步骤：

4、s1.数据收集和预处理

5、数据收集：从用户的答题历史中收集相关数据，包括答题正确率、错误率、答题时间、答题次数、题目类型；

6、数据预处理：对收集到的数据进行预处理，去除异常数据和噪声数据，确保数据的准确性和完整性，并对数据进行标准化处理，确保不同用户数据的可比性和一致性；

7、s2.用户知识点分析和画像

8、数据分析：使用数据挖掘技术分析用户的历史答题数据，识别出用户在不同知识点上的掌握情况，包括正确率、错误率和答题时间等；

9、知识点画像：基于分析结果，建立用户的知识点画像，记录用户对各个知识点的掌握程度和理解偏差，为后续个性化考题生成提供依据；

10、s3.考题生成优化

11、考题生成规则：根据用户知识点画像，结合交通知识的独特性和应用性，制定考题生成规则，包括知识点覆盖率、难度平衡、题型多样性等；

12、生成对抗网络(gan)模型：使用gan模型优化考题生成过程，确保生成的考题在难度、覆盖面和应用性上达到最佳效果；

13、s4.个性化考题推送

14、定期推送：根据用户的学习进度和需求，定期生成并推送个性化考题，帮助用户进行持续学习和复习；

15、实时反馈和解析：提供考题的实时反馈和详细解析，帮助用户及时了解错误原因和正确答案，巩固学习效果。

16、进一步的，数据收集中用户数据通过api接口或者数据库直接采集，确保数据的实时性和准确性

17、进一步的，数据分析中通过聚类分析、分类模型等技术，识别用户的知识盲点和理解偏差。

18、步骤s3中还对用户薄弱的知识点，生成更多相关考题进行强化，具体算法公式如下：

19、

20、其中，ri为用户在知识点i上的正确率，wi为知识点i的重要性权重。

21、进一步的，步骤s3中还在用户已掌握的知识点基础上，生成与之关联的知识点考题，帮助用户扩展知识面，具体算法公式如下：

22、

23、其中，ri为用户在知识点i上的正确率，vi为知识点i的拓展性权重。

24、本发明还要求保护一种基于智能体的个性化交通考题生成优化系统，其具有用于实现上述基于智能体的个性化交通考题生成优化方法的程序。

25、本发明的有益之处在于：

26、能够根据用户的历史答题数据和知识点掌握情况，生成专属的个性化考题，确保每位用户都能得到最适合自己的学习内容，避免了千篇一律的题库带来的学习疲劳，极大提升了用户的学习积极性和效果。

27、通过智能分析用户的薄弱知识点，有针对性地生成强化考题，帮助用户快速提升薄弱环节的掌握程度。同时，通过扩展已掌握知识点的关联考题，系统化地扩展用户的知识面，确保用户在短时间内高效学习。

28、利用生成对抗网络(gan)模型优化考题生成过程，确保生成的考题在难度上适中、覆盖面广，既不至于过于简单失去挑战性，也不至于过于复杂增加学习负担，从而实现最佳的学习效果。

29、根据交通法规的变化和用户学习情况的更新，动态调整考题内容，确保用户学习到最新、最实用的交通知识，保持学习的时效性和实用性。

30、通过数据挖掘和机器学习算法，能够精准分析用户的答题数据，识别出用户的理解偏差和知识盲点，提供基于数据驱动的精准学习路径，显著提高用户的知识掌握程度。

技术特征：

1.一种基于智能体的个性化交通考题生成优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能体的个性化交通考题生成优化方法，其特征在于：所述数据收集中用户数据通过api接口或者数据库直接采集，确保数据的实时性和准确性。

3.根据权利要求2所述的基于智能体的个性化交通考题生成优化方法，其特征在于：所述数据分析中通过聚类分析、分类模型等技术，识别用户的知识盲点和理解偏差。

4.根据权利要求1所述的基于智能体的个性化交通考题生成优化方法，其特征在于：步骤s3中还对用户薄弱的知识点，生成更多相关考题进行强化，具体算法公式如下：

5.根据权利要求1所述的基于智能体的个性化交通考题生成优化方法，其特征在于：步骤s3中还在用户已掌握的知识点基础上，生成与之关联的知识点考题，帮助用户扩展知识面，具体算法公式如下：

6.一种基于智能体的个性化交通考题生成优化系统，其特征在于：其具有用于实现权利要求1-5任一项所述的基于智能体的个性化交通考题生成优化方法的程序。

技术总结
本发明公开了一种基于智能体的个性化交通考题生成优化方法和系统，包括数据收集和预处理、用户知识点分析和画像、考题生成优化、个性化考题推送等步骤。本发明能够根据用户的历史答题数据和知识点掌握情况，生成专属的个性化考题，通过智能分析用户的薄弱知识点，有针对性地生成强化考题，帮助用户快速提升薄弱环节的掌握程度。同时利用生成对抗网络(GAN)模型优化考题生成过程，确保生成的考题在难度上适中、覆盖面广，既不至于过于简单失去挑战性，也不至于过于复杂增加学习负担，从而实现最佳的学习效果。通过数据挖掘和机器学习算法，能够精准分析用户的答题数据，识别出用户的理解偏差和知识盲点，提供基于数据驱动的精准学习路径。

技术研发人员：李建州,杨伟帆,杨兴海,杨兴荣
受保护的技术使用者：世纪恒通科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/10/24