Please wait a minute...
吉林化工学院学报, 2025, 42(10): 1-3     https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2025.10.001
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
AI赋能题库难度评价系统应用研究以热力学第一定律为例
李鹏1, 辛丙靖2*
1、北华大学 理学院,吉林 吉林 132013;2、吉林化工学院 资源与环境工程学院,吉林 吉林132022
Research on the Application of AI-Empowered Test Difficulty Assessment: An Empirical Study of the First Law of Thermodynamics
Li Peng1,Xin Bingjing2*
1、College of Science, Beihua University, Jilin Jilin 132013;2、School of Resources and Environmental Engineering, Jilin Institute of Chemical Technology, Jilin Jilin 132022
下载:  PDF (741KB) 
输出:  BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在教学过程中,习题的练习是最为重要的环节。然而习题难度参差不齐。为了方便教师布置不同难度的作业。建立一套科学难度评价系统就显得尤为重要。借助AI针对热力学第一定律习题建立的难度评价方程,对其难度进行划分。并通过超星学习通平台对两届学生进行了测试,结合修正项ε和学生的测试结果,对难度系数进行校准,建立了一套科学高效的习题难度评价系统
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李鹏
辛丙靖
关键词:  题库难度评价方程   人工智能   超星学习通   热力学第一定律    
Abstract: In the teaching process, exercise practice constitutes the most critical component. However, the difficulty of exercises varies significantly. To enable teachers to assign homework of appropriate difficulty levels, establishing a scientific difficulty evaluation system is particularly essential. We employs an AI-based difficulty evaluation equation specifically designed for exercises on the First Law of Thermodynamics to classify their difficulty levels. Through testing on the Superstar Learning Platform with two cohorts of students, the difficulty coefficient is calibrated by integrating a correction term ε and student test results, ultimately establishing a scientific and efficient exercise difficulty evaluation system.
Key words:  exercise difficulty evaluation equation    AI    thermodynamics    superstar learning APP
               出版日期:  2025-10-25      发布日期:  2026-04-30      整期出版日期:  2025-10-25
ZTFLH:  G 642.4   
引用本文:    
李鹏, 辛丙靖. AI赋能题库难度评价系统应用研究以热力学第一定律为例[J]. 吉林化工学院学报, 2025, 42(10): 1-3.
Li Peng, Xin Bingjing. Research on the Application of AI-Empowered Test Difficulty Assessment: An Empirical Study of the First Law of Thermodynamics. Journal of Jilin Institute of Chemical Technology, 2025, 42(10): 1-3.
链接本文:  
https://xuebao.jlict.edu.cn/CN/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2025.10.001  或          https://xuebao.jlict.edu.cn/CN/Y2025/V42/I10/1
[1] 刘麒, 张朔, 王影. 基于COZE平台构建的单片机课程AI专属答疑智能体的研究[J]. 吉林化工学院学报, 2025, 42(12): 22-27.
[2] 李双远, 王柳欢. 基于人工智能“5+1模式”的地方高校智慧校园建设研究与实践[J]. 吉林化工学院学报, 2025, 42(10): 28-34.
[3] 马永杰, 李罡, 刘庭伟, 郭珂豪. 基于树莓派的智能家居系统开发设计[J]. 吉林化工学院学报, 2024, 41(7): 26-33.
[4] 李双远 , 吕彦昌. 疫情防控背景下人工智能口罩检测技术的研究热点--基于CiteSpace可视化图谱分析 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(9): 55-60.
[5] 冯欣, 苗冯博 , 王甜甜 , 董哲原 , 丛萍 , 辛瑞昊. 基于文本挖掘技术的教育类文献主题识别方法研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(7): 72-76.
[6] 臧泽华, 张欣悦. 人工智能下企业财务会计向管理会计转型研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(6): 95-98.
[7] 于晓波, 吴岱, 李建平. 《材料合成与制备技术》课程线上线下混合教学模式探讨 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(2): 5-8.
[8] 赵瑛, 范晓东, 张庆春. 基于移动互联网平台的《概率论与数理统计》课程教学的研究与实践 [J]. 吉林化工学院学报, 2021, 38(6): 5-9.
[9] 吴平, 史晋宜, 韩丹丹, 任红. “新冠”疫情期间基于超星学习通的《染料化学》在线课程的探索与实践 [J]. 吉林化工学院学报, 2021, 38(2): 18-20.
[10] 郑金辉. 基于“超星学习通平台”背景下的高职机械类专业顶岗实习和毕业设计环节的管理与实践 [J]. 吉林化工学院学报, 2021, 38(10): 37-39.
[11] 刘成, 王霞, 张啸, 廖凌峰, 戚索. 智能气囊式颈椎牵引器的设计及性能试验 [J]. 吉林化工学院学报, 2020, 37(11): 65-69.
[12] 李双远, 王钦民. 基于人工智能的高校实验室人脸识别门禁系统的设计与实现 [J]. 吉林化工学院学报, 2019, 36(9): 82-85.
[13] 曲明洋, 李廷取, 张晓玉, 刘巧丽, 张钰, 路大勇. 基于超星学习通混合教学模式的应用研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2019, 36(6): 32-35.
[14] 李云红, 张欢欢, 陈锦妮, 廉继红, 郭家桢, 贾凯莉, 李力. 人工智能技术迅猛发展背景下机器人工程专业人才培养探索1 [J]. 吉林化工学院学报, 2019, 36(12): 10-14.
[15] 曲明洋, 李廷取, 靳思远. 基于超星学习通考查课评价方式的改革思考[J]. 吉林化工学院学报, 2018, 35(8): 24-27.
No Suggested Reading articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed