本项目要求实现一个面向电商远程教育评估的智能教育平台。主要内容是针对学生线下考试数据，结合经典测试理论(CTT)给出试题参数分析，以帮助学生、 教师等理解试题;其次，结合认知诊断模型并得到学生在知识点上的掌握程度， 深入挖掘学生的认知属性(失误率、猜对率等)，帮助学生掌握自身能力情况， 提高学习效率;最后，结合试题和学生的分析，实现除去非教师因素的教师影响力分析方法，并结合数据挖掘技术帮助教师理解班级学生， 改善教学效果。需要达到的技术指标有：1、实现试题评估。试题评估是教育研究的重要问题，有效的试题评估方法可以帮助 教师和学生寻找合适的教育资源，节省教育教学时间，提高教师教学和学生学习的效率，要求平台结合经典测试理论(CTT)，从测试难度、区分度、信度等角度评估试题质量;2、实现学生诊断。（科技成果评价）学生诊断可以帮助学生发现自身的薄弱知识点，从而有针对地进行学习，提高效率。要求平台结合认知诊断模型，在知识点层面对学生进行建模，3、得到学生知识点掌握程度，然后进一步分析学生的认知属性( 失误率、 猜对率)。4、实现教师分析。首先给出教师在班级和知识点层面的影响力分析。同时，结合聚类和异常点检测等数据挖掘技术，帮助教师发现班内的异常学生，使得教师的评价更准确，以帮助教师改善教学。
