試卷識別分析實現方法及裝置製造方法
2023-06-25 02:37:41 1
試卷識別分析實現方法及裝置製造方法
【專利摘要】本發明涉及自動閱卷【技術領域】，尤其涉及試卷識別分析實現方法及裝置。該試卷識別分析實現方法，包括：掃描學生的答案頁；從掃描的所述答案頁上獲取學生編號及所述答案頁所包括的每道題目的得分；判斷每道題目的所述得分是否小於該題目的標準滿分，如果是，將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中；根據所有學生的所述答案頁上所包括的題目得分生成出錯統計表，其中所述出錯統計表包括：題目編號、題型、考察知識點及出錯學生信息。利用本發明方法及裝置，簡便快捷，能夠同時滿足學生查漏補缺的需求，而且可以滿足教師的教學需求。
【專利說明】試卷識別分析實現方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及自動閱卷【技術領域】，具體而言，涉及試卷識別分析實現方法及裝置。
【背景技術】
[0002]教育教學過程中涉及考試數量眾多，每次考試後批閱試卷、統計試卷分數，尤其對每道大題所包括的每道小題的小分進行統計分析耗費了教師比較多的時間和精力。
[0003]為了減小教師閱卷的壓力當前出現了多種閱卷系統。當前的閱卷系統多針對試卷中的客觀題(選擇題)，其通過識讀定製的學生答題卡上的答題標記，自動給出學生客觀題的總分。根據閱卷系統給出的學生客觀題的分數，教師無法統計分析學生對每道題目中所涉及的知識點的掌握情況，不利於教師的因材施教。而對於試卷中的其它題型，教師手動批閱給分，為了統計學生每道題目的出錯狀況，教師除了腦力記憶外還通過逐題統計的方式，十分耗時耗力。
[0004]由此看出現有的試卷分析統計主要依靠教師人工統計，耗時耗力不滿足當前試卷統計分析的實際需求。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在於提供試卷識別分析實現方法及裝置，以解決上述的問題。
[0006]在本發明的實施例中提供了試卷識別分析實現方法，包括:掃描學生的答案頁；從掃描的所述答案頁上獲取學生編號及所述答案頁所包括的每道題目的得分；判斷每道題目的所述得分是否小於該題目的標準滿分，如果是，將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中；根據所有學生的所述答案頁上所包括的題目得分生成出錯統計表，其中所述出錯統計表包括:題目編號、題型、考察知識點及出錯學生信息。
[0007]優選地，所述從掃描的所述答案頁上獲取學生編號及所述答案頁所包括的每道題目的得分，包括:定位至所述答案頁上的學生編號框，從所述學生編號框中識讀學生的所述學生編號；定位至所述答案頁上的答題區，從所述答題區中獲得各個題目的得分。
[0008]優選地，所述定位至所述答案頁上的答題區，從所述答題區中獲得各個題目的得分，包括:當答題區中的答案為客觀題的塗抹標記時，識讀每道所述客觀題的題目編號及對應的塗抹標記，並將識讀的所述塗抹標記與標準答題卡上的題目編號相同的答案標記進行比對，如果比對一致，則所述題目判斷為正確並根據所述標準答題卡上的分數標記確定當前客觀題的得分；當答題區中的答案為主觀題答案時，根據所述答題區中的分數定位標識，識讀每道題目的手寫評分。
[0009]優選地，所述從所述學生編號框中識讀學生的所述學生編號，包括:識讀所述學生編號框中的手寫編號或塗抹標記，根據識讀的結果獲得所述學生編號。
[0010]優選地，所述將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中，包括:當掃描的所述答案頁僅包括題目編號及學生答案時，讀取該得分小於標準滿分的題目的題目編號，利用所述題目編號從預先存儲的題庫或從掃描的試卷頁中獲取對應的題目，並將獲取的所述題目存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中。
[0011]優選地，所述將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中，包括:當掃描的所述答案頁為包括題目編號、題目信息及學生答案的試卷頁時，利用所述試卷頁上的題目定位標識，將所述試卷頁分割為獨立的題目圖片；利用該得分小於標準滿分的題目的題目編號獲取與當前學生編號對應的所述題目圖片，並將所述題目圖片存儲至對應的錯題文件夾中。
[0012]優選地，所述題目圖片中包括:與一個題目編號對應的考試題目及學生作答答案；其中所述學生作答答案根據用戶的指示進行顯示。
[0013]優選地，識讀所述手寫編號及所述手寫評分，包括:利用預先存儲的數字模板，並結合建立的基礎神經網絡分析模型識別所述手寫編號及手寫評分。
[0014]本發明實施例還提供了一種試卷識別分析實現裝置，包括:掃描儀，用於掃描學生的答案頁；得分獲取模塊，用於從掃描的所述答案頁上獲取學生編號及所述答案頁所包括的每道題目的得分；錯題集生成模塊，用於判斷每道題目的所述得分是否小於該題目的標準滿分，如果是，將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中；試卷統計表生成模塊，用於根據所有學生的所述答案頁上所包括的題目得分生成出錯統計表，其中所述出錯統計表包括:題目編號、題型、考察知識點及出錯學生信息。
[0015]為了便於教師對學生的考試試卷進行分析統計，本發明實施例的試卷識別分析實現方法及裝置，首先掃描學生的答案頁，得到答案頁掃描圖片，從答案頁掃描圖片上能夠自動獲取學生編號及答案頁上每道題目的得分。當某道題目的得分小於該題目的標準滿分時說明該題出錯，由此可以將該題目保存到與該題目對應的錯題文件夾中，形成該學生的錯題集，便於學生對考試試卷進行知識點分析。另外，根據獲得的每道題目的得分，可以自動生成出錯統計表，教師可以利用出錯統計表統計分析每個學生對各個題目所涉及的知識點的掌握情況。因此利用本發明實施例的試卷識別分析實現方法能夠自動對學生的考試試卷進行分析統計，簡便快捷，能夠同時滿足學生查漏補缺的需求，而且可以滿足教師的教學需求。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0016]圖1示出了示出了本發明實施例中的試卷識別分析實現方法的流程圖；
[0017]圖2示出了本發明實施例中的試卷識別分析實現裝置的結構示
[0018]意圖。
【具體實施方式】
[0019]下面通過具體的實施例子並結合附圖對本發明做進一步的詳細描述。
[0020]本發明實施例提供一種試卷識別分析實現方法，如圖1所示主要處理步驟包括:
[0021]步驟Sll:掃描學生的答案頁；
[0022]步驟S12:從掃描的答案頁上獲取學生編號及答案頁所包括的每道題目的得分；
[0023]步驟S13:判斷每道題目的得分是否小於該題目的標準滿分，如果是，將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與學生編號對應的錯題文件夾中；
[0024]步驟S14:根據所有學生的答案頁上所包括的題目得分生成出錯統計表，其中出錯統計表包括:題目編號、題型、考察知識點及出錯學生信息。
[0025]為了便於教師對學生的考試試卷進行分析統計，本發明實施例的試卷識別分析實現方法，首先掃描學生的答案頁，得到答案頁掃描圖片，從答案頁掃描圖片上能夠自動獲取學生編號及答案頁上每道題目的得分。當某道題目的得分小於該題目的標準滿分時說明該題出錯，由此可以將該題目保存到與該題目對應的錯題文件夾中，形成該學生的錯題集，便於學生對考試試卷進行知識點分析。另外，根據獲得的每道題目的得分，可以自動生成出錯統計表，教師可以利用出錯統計表統計分析每個學生對各個題目所涉及的知識點的掌握情況。因此利用本發明實施例的試卷識別分析實現方法能夠自動對學生的考試試卷進行分析統計，簡便快捷，能夠同時滿足學生查漏補缺的需求，而且可以滿足教師的教學需求。
[0026]當前的考試試卷包括卷頭及試卷主頁，一般地在卷頭上設置學生信息區，學生信息區中又包括用於填寫學生編號的學生編號框，在試卷主頁上設置題目信息，有的試卷主頁上預留有學生作答區，有的則沒有，需要另外準備答題頁或卡。本發明實施例中將包括有學生作答答案的考試頁稱為答案頁，其可以包括具體的題目信息也可以僅包括題目編號。
[0027]無論是否包括題目信息，在從掃描的答案頁上獲取學生編號及答案頁所包括的每道題目的得分時，其主要步驟均包括:定位至答案頁上的學生編號框，從學生編號框中識讀學生的學生編號；定位至答案頁上的答題區，從答題區中獲得各個題目的得分。
[0028]因為學生編號為學生的身份標識,一個學生編號對應一個學生，因此利用學生編號對學生的答案頁進行標識，利用對應同一個學生編號的各個題目的得分可以對該學生的試卷分數進行統計匯總。
[0029]另外在當前的考試中所涉及的考試題目類型主要分為兩大類，一類為以選擇題為主的客觀題，一類為非選擇題的主觀題，例如主觀題可以包括填空題、簡答題、應用題等。
[0030]對於客觀題類型，學生的答案可以集中在一張通過塗抹標記標識作答答案的答題卡上。
[0031 ] 對於主觀題類型，無亂是在包括題目信息的答題頁上還是僅包括題目編號的答題頁上，一般都需要預留相應的答題區。
[0032]基於答案頁所涉及的題目類型的不同，在定位至答案頁上的答題區，從答題區中獲得各個題目的得分的方法也不盡相同，其中當答題區中的答案為客觀題的塗抹標記時，識讀每道客觀題的題目編號及對應的塗抹標記，並將識讀的塗抹標記與標準答題卡上的題目編號相同的答案標記進行比對，如果比對一致，則題目判斷為正確並根據標準答題卡上的分數標記確定當前客觀題的得分。
[0033]對於標準答題卡，其上的題目編號排列方式與學生的答題卡一致，不同的是標準答題卡中，每道題目均表明有本題的表準滿分，當識別標準答題卡後，可以獲知存儲每道題目的分數。因此當學生的答題標記與標準答題卡中的標識一致時，可以自動獲取到學生每道題目的得分。
[0034]當答題區中的答案為主觀題答案時，根據答題區中的分數定位標識，識讀每道題目的手寫評分。
[0035]在從學生編號框中識讀學生的學生編號時根據學生填寫方式不同，可以識讀學生編號框中的手寫編號或塗抹標記，根據識讀的結果獲得學生編號。
[0036]在生成學生的錯題集時，需要將得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在學生編號對應的錯題文件夾中，根據掃描獲得的答案頁的類型不同，採用不同的方法獲得題目信息。
[0037]其中當掃描的答案頁僅包括題目編號及學生答案時，讀取該得分小於標準滿分的題目的題目編號，利用題目編號從預先存儲的題庫或從掃描的試卷頁中獲取對應的題目，並將獲取的題目存儲在與學生編號對應的錯題文件夾中。
[0038]當掃描的答案頁為包括題目編號、題目信息及學生答案的試卷頁時，利用試卷頁上的題目定位標識，將試卷頁分割為獨立的題目圖片；利用該得分小於標準滿分的題目的題目編號獲取與當前學生編號對應的題目圖片，並將題目圖片存儲至對應的錯題文件夾中。
[0039]具體地，分割形成的題目圖片中包括與一個題目編號對應的考試題目及學生作答答案；其中學生作答答案根據用戶的指示進行顯示。
[0040]學生作答答案根據用戶的指示進行顯示包括當接收到用戶的顯示指令時學生考試時的作答答案進行顯示，接收到隱藏指令時，學生考試時的作答答案顯示為空白。
[0041]進一步地，錯題文件夾中的題目圖片還可以與標準答案產生對應關係，並且在接收到用戶的顯示標準答案的指令時，顯示標準答案，否則標準答案顯示為空白。
[0042]本發明實施例的方法在識讀手寫編號及手寫評分時利用預先存儲的數字模板，並結合建立的基礎神經網絡分析模型識別手寫編號及手寫評分。
[0043]對於手寫數字主要是識別0，1，2，".9這10個數字。本發明實施例中手寫數字的識別由基礎神經網絡分析和個人手寫數字的習慣模板想結合的方式完成。初始的手寫數字的識別以自定義書寫的模板樣式作為識別算法基礎。為了識別手寫數字，本方法中構建了一個基礎神經網絡模型用於手寫數字的識別，對大量手寫數字樣本進行訓練，提高了識別速度和準確率。
[0044]另外鑑於每個老師閱卷打分的手寫習慣不盡相同。系統中增加老師打分的自學習和模板積累功能，即自動累計記錄每個老師自己手寫分數，使用越多，識別的準確率越高。為防止識別率過低而引起的識別分數導致的分數錯誤，系統對單次識別的準確對比率進行提示，但識別正確率低於80%時，系統獨立把本次識別的原圖和識別後的數字獨立提示出來，供人工確認和調整，以確保識別的準確性。
[0045]本發明中進一步給出試卷識別分析實現方法的示例:
[0046]對於教師手工批閱試卷的方式:
[0047]將一份填寫有標準得分的試卷進行掃描，識讀該標準得分試卷後可以得到每道題目的分數信息。
[0048]將教師批閱的學生試卷分別進行掃描，得到學生試卷掃描件。其中對於學生試卷掃描件，在每道題目的預定位置設置有分數定位框，系統通過分數定位框定位至對應的題目並獲取相應的手寫評分。
[0049]利用學生試卷掃描件可以自動獲取如下信息:
[0050]分析獲取本試卷的學生編號以確定學生身份、可以自動獲取本試卷的頁碼編號、可以分析每個學生每道題的得分及正確率、分析得出全班學生的每道題得分及總分、針對標準試卷題幹和學生答卷切割匯總得到每個學生的本次考試的錯題集、分析本次試卷及考試的試卷難易程度、整體掌握程度的綜合評價。
[0051]對於答題卡閱卷方式:現有的答題卡與試卷的整體設計是脫節的，為正確通過閱讀機得到每個學生每道題的分數必須在系統中進行繁雜的對應設計。
[0052]本方法中利用專門格式的標準答案卡，即在每個答題選項的頂部設計一個分數框(標準答案的滿分分數)，由此通過標準答題卡可以獲取每道客觀題的分數。
[0053]標準答案卡、題幹試卷和學生答題卡通過高速掃描儀掃描成圖片後，經過試卷識別分析系統正確得到每個學生的每道題的正確與否及該題得分以及學生的客觀題的錯題集。從而達到快速完成答題卡的機器評閱。並且不需要進行試卷與答題卡對應題號、分數的繁瑣設置。
[0054]本發明實施例還提供一種試卷識別分析實現裝置，如圖2所示主要結構包括:
[0055]掃描儀21，用於掃描學生的答案頁；
[0056]得分獲取模塊22，用於從掃描的答案頁上獲取學生編號及答案頁所包括的每道題目的得分；
[0057]錯題集生成模塊23，用於判斷每道題目的得分是否小於該題目的標準滿分，如果是，將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與學生編號對應的錯題文件夾中；
[0058]試卷統計表生成模塊24，用於根據所有學生的答案頁上所包括的題目得分生成出錯統計表，其中出錯統計表包括:題目編號、題型、考察知識點及出錯學生信息。
[0059]以上僅為本發明的優選實施例而已，並不用於限制本發明，對於本領域的技術人員來說，本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。
【權利要求】
1.試卷識別分析實現方法，其特徵在於，包括: 掃描學生的答案頁； 從掃描的所述答案頁上獲取學生編號及所述答案頁所包括的每道題目的得分； 判斷每道題目的所述得分是否小於該題目的標準滿分，如果是，將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中； 根據所有學生的所述答案頁上所包括的題目得分生成出錯統計表，其中所述出錯統計表包括:題目編號、題型、考察知識點及出錯學生信息。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述從掃描的所述答案頁上獲取學生編號及所述答案頁所包括的每道題目的得分，包括: 定位至所述答案頁上的學生編號框，從所述學生編號框中識讀學生的所述學生編號； 定位至所述答案頁上的答題區，從所述答題區中獲得各個題目的得分。
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述定位至所述答案頁上的答題區，從所述答題區中獲得各個題目的得分，包括: 當答題區中的答案為客觀題的塗抹標記時，識讀每道所述客觀題的題目編號及對應的塗抹標記，並將識讀的所述塗抹標記與標準答題卡上的題目編號相同的答案標記進行比對，如果比對一致，則所述題目判斷為正確並根據所述標準答題卡上的分數標記確定當前客觀題的得分； 當答題區中的答案為主觀題答案時，根據所述答題區中的分數定位標識，識讀每道題目的手寫評分。
4.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述從所述學生編號框中識讀學生的所述學生編號，包括: 識讀所述學生編號框中的手寫編號或塗抹標記，根據識讀的結果獲得所述學生編號。
5.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中，包括: 當掃描的所述答案頁僅包括題目編號及學生答案時，讀取該得分小於標準滿分的題目的題目編號，利用所述題目編號從預先存儲的題庫或從掃描的試卷頁中獲取對應的題目，並將獲取的所述題目存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中。
6.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中，包括: 當掃描的所述答案頁為包括題目編號、題目信息及學生答案的試卷頁時，利用所述試卷頁上的題目定位標識，將所述試卷頁分割為獨立的題目圖片； 利用該得分小於標準滿分的題目的題目編號獲取與當前學生編號對應的所述題目圖片，並將所述題目圖片存儲至對應的錯題文件夾中。
7.根據權利要求6所述的方法，其特徵在於，所述題目圖片中包括:與一個題目編號對應的考試題目及學生作答答案；其中所述學生作答答案根據用戶的指示進行顯示。
8.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，識讀所述手寫編號及所述手寫評分，包括: 利用預先存儲的數字模板，並結合建立的基礎神經網絡分析模型識別所述手寫編號及手寫評分。
9.試卷識別分析實現裝置，其特徵在於，包括: 掃描儀，用於掃描學生的答案頁； 得分獲取模塊，用於從掃描的所述答案頁上獲取學生編號及所述答案頁所包括的每道題目的得分； 錯題集生成模塊，用於判斷每道題目的所述得分是否小於該題目的標準滿分，如果是，將該得分小於標準滿分的題目作為錯題示例存儲在與所述學生編號對應的錯題文件夾中； 試卷統計表生成模塊，用於根據所有學生的所述答案頁上所包括的題目得分生成出錯統計表，其中所述出錯統計表包括:題目編號、題型、考察知識點及出錯學生信息。
【文檔編號】G06K9/00GK103886302SQ201410124008
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年3月28日 優先權日:2014年3月28日
【發明者】鄒建新 申請人:上海攜培信息科技有限公司