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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于GRM模型的试题区分度评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115829377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211434999.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于GRM模型的试题区分度评估方法是由丁国柱;罗浩森设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GRM模型的试题区分度评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GRM模型的试题区分度评估方法，包括如下步骤：S1：从学习系统的数据库中获取题目ID、用户ID、测评点个数和通过测评点的个数信息；S2：筛除未参与作答的用户；S3：若用户参与作答，该用户的答题次数+1；若判断用户通过测评点个数不等于测评点个数，则返回S2，直到所有题目判断完毕；S4：若用户通过测评点个数等于测评点个数，则答对题目道数+1；S5：将筛选后的数据用于K‑Means聚类算法；S6：确定K的值；S7：确定GRM模型的难度系数，生成基于GRM的ICC图；同时判断用户类型；S8：评估得出试题区分度。本发明可使同类别样本之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低。

本发明授权一种基于GRM模型的试题区分度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRM模型的试题区分度评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：从学习系统的数据库中获取题目ID、用户ID、测评点个数和通过测评点的个数信息； S2：依次判断每道题目是否有用户参与作答，筛除未参与作答的用户； S3：若用户参与作答，则判断用户通过测评点个数是否等于测评点个数，同时该用户的答题次数+1；若判断用户通过测评点个数不等于测评点个数，则剔除答题数据，返回步骤S2，继续判断直到所有题目判断完毕； S4：若用户通过测评点个数等于测评点个数，则答对题目道数+1； S5：将筛选后的数据作为新的数据集，用于K-Means聚类算法； S6：通过轮廓系数确定K的值； S7：通过K值确定GRM模型的难度系数，引入用户的能力判断参数生成基于GRM的ICC图；同时依据在第几次答对判断用户类型； S8：评估得出试题区分度； 所述步骤S7中，每一个题目都有一个区分度参数，且有大于1个的项目难度参数，项目难度参数有大小顺序，等级越高难度越大，用户j在题目i上得t及t分以上的概率为： 其中A表示能力大小，D为常量，ai表示第i道题目的试题区分度，Aj表示用户j的能力，Bi表示试题i的难度； 所述能力大小的判断要依据于用户第一次答对题目在第几次以及学生作答的正确率二者的数据，用户答对题目的次数越前，正确率越高，则说明该用户的能力越强； 用户j在试题i中的t分的概率得分概率的计算为： PXji＝t＝PXji≥t-PXji≥t+1 其中PXji≥t表示用户j在i题中得分大于或等于t分的概率，PXji≥t+1表示用户j在i题中得分大于或等于t+1分的概率。

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