本发明涉及信息，特别是涉及一种个性化考试方法和考试机器人系统。
背景技术：
1、考试，是一种严格的知识水平鉴定方法。通过考试可以检查学生的学习能力和其它能力。考试就是让一群拥有不同教育资源的人在一定的时间内完成一份相同的答卷。然而考试的意义并不局限于此，考试也可以是对于一个目标对一个人进行全方位的考核。考试的方法有笔试、口试、面试和操作考试等，可根据不同的测试目标和测试内容选择合适的方式。
2、在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有技术中考试方法对所有学生都是一样的试卷和评卷标准，千遍一律，同时在教育中又希望学生有自己的特长，这之间是相互矛盾的，因为不同学生对不同知识点的掌握程度是不同，特长不同，而一个试卷无法反映出对特长的考察，使得学生的特长无法通过现有的考试表现出来，对学生特长的培养，以及对特长生的发展和自信是一种抹杀。
3、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对现有技术中考试的缺陷或不足，提供个性化考试和人工智能治理方法和机器人，以解决现有技术中考试的个性化程度不足的缺点。
2、第一方面，本发明实施例提供一种个性化考试和人工智能治理方法，所述方法包括：
3、智能出卷步骤：获取待考察的多个知识点输入智能选题模型进行计算，得到的所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的试题、试题对应的预设级别、所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的每个预设级别难度的试题对应的分值，输入智能出题模型进行计算，得到的所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的多个预设级别难度的试题、所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的所述每一预设级别难度的试题设置的分值，输入智能出卷模型进行计算，得到所述待考察的多个知识点对应的试卷；
4、获取考生已作答的试卷；
5、计算所述试卷中待考察的多个知识点中每个知识点对应的多个预设级别难度的试题中每一已作答的预设级别难度的试题的正确率；
6、计算所述试卷中所述每个知识点所述每一已作答的预设级别难度的试题的得分；
7、根据所述试卷中所述每个知识点对应的每一已作答的预设级别难度的试题得分计算所述试卷中所述每个知识点的得分；
8、根据所述试卷中每个知识点的得分，计算所述试卷的得分。
9、优选地，所述获取考生已作答的试卷的步骤之前包括：
10、人工智能智能治理步骤：获取待考察的多个知识点，获取所述待考察的多个知识点经过智能出卷步骤得到的所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的试题、试题对应的预设级别、所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的每个预设级别难度的试题对应的分值、所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的多个预设级别难度的试题、所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的所述每一预设级别难度的试题设置的分值，作为待考察数据，获取所述待考察数据的实际数据，比较待考察数据和实际数据的差异，若差异大于预设阈值，则根据待考察的多个知识点，对智能选题模型、智能出题模型、智能出卷模型进行增量训练。
11、优选地，所述得到所述试卷的得分的步骤之后包括：
12、从所述试卷中筛选出得分高的知识点，作为所述试卷对应的考生的特长知识点。
13、优选地，所述得到所述试卷的得分的步骤之后包括：
14、根据所述试卷中每一知识点得分，计算得到所述试卷对应的考生对所述每一知识点的掌握程度。
15、优选地，所述得到所述试卷的得分的步骤之后包括：
16、判断所述试卷的得分是否超过100分：是，则将所述试卷对应的考生作为特优生。
17、第二方面，本发明实施例提供一种考试系统，所述系统包括：
18、智能出卷模块，获取待考察的多个知识点输入智能选题模型进行计算，得到的所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的试题、试题对应的预设级别、所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的每个预设级别难度的试题对应的分值，输入智能出题模型进行计算，得到的所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的多个预设级别难度的试题、所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的所述每一预设级别难度的试题设置的分值，输入智能出卷模型进行计算，得到所述待考察的多个知识点对应的试卷；
19、知识点获取模块，用于获取待考察的多个知识点；
20、试题获取模块，用于获取所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的多个预设级别难度的试题；
21、分值设置模块，用于为所述每个知识点对应的每个预设级别难度的试题设置一个分值；
22、试卷形成模块，用于根据所述待考察的多个知识点中每个知识点对应的每个预设级别难度的试题及其设置的分值，形成试卷。
23、优选地，所述系统还包括：
24、试卷获取模块，用于获取考生已作答的试卷；
25、答案对比模块，用于计算所述试卷中待考察的多个知识点中每个知识点对应的多个预设级别难度的试题中每一已作答的预设级别难度的试题的正确率；
26、试题评分模块，用于计算所述试卷中所述每个知识点所述每一已作答的预设级别难度的试题的得分；
27、知识点评分模块，用于根据所述试卷中所述每个知识点对应的每一已作答的预设级别难度的试题得分计算所述试卷中所述每个知识点的得分；
28、试卷评分模块，用于根据所述试卷中每个知识点的得分，计算所述试卷的得分。
29、优选地，所述系统还包括：
30、特长知识点筛选模块，用于从所述试卷中筛选出得分高的知识点，作为所述试卷对应的考生的特长知识点。
31、知识点掌握程度计算模块，用于根据所述试卷中每一知识点得分，计算得到所述试卷对应的考生对所述每一知识点的掌握程度。
32、优选地，所述系统还包括：
33、特优生判断模块，用于判断所述试卷的得分是否超过100分：是，则将所述试卷对应的考生作为特优生。
34、第三方面，本发明实施例提供一种机器人系统，所述机器人中分别配置有如第二方面任一项所述的考试系统，或所述机器人分别执行有如第一方面任一项所述的个性化考试和人工智能治理方法。
35、本发明实施例提供的个性化考试和人工智能治理方法和机器人，包括：计算试卷中待考察的多个知识点中每个知识点对应的多个预设级别难度的试题中每一已作答的预设级别难度的试题的正确率，根据所述试卷中所述每个知识点对应的每一已作答的预设级别难度的试题得分计算所述试卷中所述每个知识点的得分，根据所述试卷中每个知识点的得分，计算所述试卷的得分。上述方法和系统提高了考试的个性化程度，能够通过考试发现和鼓励学生的特长、发现特优生、考察学生对每个知识点的掌握程度。
36、本发明实施例的有益效果包括：
37、1、学生在考试中可以根据自己特长在试卷中选择不同的试题，老师在批改试卷时对不同难度试题采用不同评卷标准，从而使得考试更个性化，能够鼓励学生有自己的特长。因为不同学生对不同知识点的掌握程度是不同，就是特长不同，而试卷中不同知识点的不同难度的试题可以反映出对特长的考察(如果某个学生将某个知识点的难度高的试题如果做对了，则说明这个学生对该个知识点有特长)，使得学生的特长能够通过考试表现出来，对学生特长的培养，以及对特长生的发展和自信是一种鼓励。
38、2、通过对同一个知识点设置不同难度的试题及相应分值，将试卷中不同题目对应的知识点与不同特长进行关联，学生可以根据自己的特长选择部分试题进行作答，而评卷系统将根据学生作答的试题来判断学生的特长及在该特长下的各题评分标准，也就是说不同特长对应的试题评分标准是不同的，所以是一种面向特长的个性化出卷和评卷方法和系统。从而能够通过考试认可和发现学生的特长，对学生特长的发展起到鼓励和发现作用。
39、3、学生在做题时，只需要选做每个知识点对应的多个预设级别难度的试题中任一试题即可，当然学生如果想多做，也是可以的，只是时间上要自己把控。因为考试的时长是按照每个知识点一题来进行设置的。如果某个学生做了某个知识点对应的多个预设级别难度的试题，那么就去几个试题得分中最高的那个得分，而不是得分之和，这是和传统考试差别比较大的地方。因为每个知识点对应的多个预设级别难度的试题都是考察这个知识点，所以不应累加，而是各题最高得分则能反映出该生对该知识点的掌握程度。这种个性化的考试方法和系统，不但能够考察学生对每个知识点是否掌握了，还能考察学生对每个知识点的掌握程度(对应不同难度的试题)，从而使得考试对知识点的考察更为精细化和个性化，而且能选拔出对某些知识点掌握得特别好的特长生和对整体知识点都掌握得比较好的特优生。
40、4、通过人工智能深度学习模型来提高出卷的效率，同时通过人工智能治理来保证出卷的正确性和试卷的质量。
1.一种个性化考试和人工智能治理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的个性化考试和人工智能治理方法，其特征在于，所述获取考生已作答的试卷的步骤之前包括：
3.根据权利要求1所述的个性化考试和人工智能治理方法，其特征在于，所述得到所述试卷的得分的步骤之后包括：
4.根据权利要求1所述的个性化考试和人工智能治理方法，其特征在于，所述得到所述试卷的得分的步骤之后包括：
5.根据权利要求1所述的个性化考试和人工智能治理方法，其特征在于，所述得到所述试卷的得分的步骤之后包括：
6.一种考试系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的考试系统，其特征在于，所述系统还包括：
8.根据权利要求7所述的考试系统，其特征在于，所述系统还包括：
9.根据权利要求7所述的考试系统，其特征在于，所述系统还包括：
10.一种机器人系统，其特征在于，所述机器人中分别配置有如权利要求6-9任一项所述的考试系统或所述机器人分别执行权利要求1-5任一项所述的个性化考试和人工智能治理方法。
