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龙图腾网获悉山东山大鸥玛软件股份有限公司申请的专利基于参数矫正模型的试卷难度的评估方法、系统、设备及介质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：CN121235875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511794041.7，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于参数矫正模型的试卷难度的评估方法、系统、设备及介质是由马磊;袁峰;马洪镇;薛勇;李继勇设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参数矫正模型的试卷难度的评估方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供基于参数矫正模型的试卷难度的评估方法、系统、设备及介质，属于考试评测领域。该方法包括以历史数据为基础构建考试试题预估难度矫正模型，运用矫正模型对本次考试所用试题的预估难度进行矫正，根据命题专家经验及理论通用数值设定试题虚拟区分度和猜测度参数，并根据历年考生能力分布模拟考生能力的概率分布模型。采用蒙特卡洛模拟方法，基于3PL模型生成虚拟考生作答数据进而评估整卷通过率。通过对命题专家预估试题质量参数进行矫正、采用通用数值为试题质量参数赋值、依据历史数据模拟考生能力分布、采用蒙特卡洛模拟生成虚拟考生作答数据、计算整卷通过率，实现对整卷通过率的准确评估，提高组卷的科学性与考试的公平性。

本发明授权基于参数矫正模型的试卷难度的评估方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于参数矫正模型的试卷难度的评估方法，其特征在于，包括： 对历史试题进行难度预估，以及根据历史试题的历史作答数据确定实测难度，并基于预估难度和实测难度，构建试题预估难度矫正模型； 预估本次考试所用试题的初始难度，并利用所述试题预估难度矫正模型对所述初始难度进行矫正，得到矫正后的试题难度参数； 根据专家命题经验或理论通用数值，设置各试题的虚拟区分度参数和猜测度参数； 获取历年考生在本次考试所用试题上的能力值分布数据，并基于所述能力值分布数据拟合考生能力水平的概率分布模型，并从中随机抽选多个考生能力值，构建虚拟考生的能力集合； 针对每个虚拟考生，基于矫正后的试题难度参数、各试题的虚拟区分度参数、猜测度参数和虚拟考生的能力集合，采用蒙特卡洛模拟方法模拟虚拟考生基于3PL项目反应理论模型计算每道试题的答对概率； 统计所有虚拟考生在每道试题上的答对概率，确定整卷通过率，并基于所述整卷通过率评估本次考试所用试卷的难度； 其中，利用所述试题预估难度矫正模型对所述初始难度进行矫正，得到矫正后的试题难度，包括： 若历史试题的数量小于第一预设阈值，则利用如下公式矫正试题难度值： ； 式中，和分别为斜率与截距参数，为第i道试题的估计误差，为第i道试题的预估难度，为第i道试题的实测难度； 若历史试题的数量小于第一预设阈值且预估难度与实测难度之间存在非线性趋势时，利用如下公式矫正试题难度值： ； 式中，、、为系数； 若历史试题的数量大于第一预设阈值小于第二预设阈值，则利用如下公式矫正试题难度值： ； 式中，、、、为系数； 若历史试题的数量大于第一预设阈值且预估难度与实测难度之间出现多阶段偏差现象时，则利用如下公式矫正试题难度值： ； 式中，、为两个断点，用来区分具有不同变化形式的函数区间，、、表示斜率，、、表示截距； 若历史试题的数量大于第二预设阈值，则利用如下公式矫正试题难度值： ； ； 式中，T为训练轮次，为第t轮的预测函数，为多轮次预测函数的平均值，X为试题属性输入向量，为综合各类输入向量后的预测函数，M为特征类别数，为权重系数，Type表示试题的题型，Knowledge表示试题涉及的知识点，表示判断输入的x是否属于m类特征区域的指示函数； 其中，试题难度值通过Probit变换得到对应的难度参数，Probit变换公式如下： ； 式中，为难度参数，为标准正态累积分布函数的反函数，为试题难度值。

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