发明创造名称：水平测评方法和系统
外观设计名称：
决定号：195450
决定日：2019-11-08
委内编号：1F267750
优先权日：
申请（专利）号：201510471754.X
申请日：2015-08-04
复审请求人：北京优宇通教育科技有限公司
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：柯静洁
合议组组长：王治华
参审员：刘雪
国际分类号：G09B7/00
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：?一项权利要求的大部分技术内容已经被最接近的现有技术所公开，区别一部分被另一篇现有技术公开，其他部分属于本领域的惯用技术手段，则该权利要求与现有技术相比不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备专利法第22条第3款所规定的创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201510471754.X、名称为“水平测评方法和系统”的发明专利申请（下称本申请），其申请日为2015年08月04日，公开日为2015年11月18日，申请人为北京优宇通教育科技有限公司。
经实质审查，国家知识产权局专利实质审查部门于2018年08月27日以本申请权利要求1-6不具备专利法第22条第3款规定的创造性为由作出驳回决定，驳回决定中引用了以下对比文件：
对比文件1：CN101739854A，公开日为2010年06月16日；
对比文件2：CN104239969A，公开日为2014年12月24日；
对比文件3：CN102201177A，公开日为2011年09月28日；
对比文件4：CN103971555A，公开日为2014年08月06日。
驳回决定所依据的文本为：申请日2015年08月04日提交的说明书摘要、摘要附图、说明书第1-148段、说明书附图1-9，以及2018年01月09日提交的权利要求第1-6项。驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种水平测评方法，用于测评用户的知识水平和/或能力水平，该方法包括：
提供测试题数据库，在所述测试题数据库中，为每道测试题关联地记录了其所涉及的测评点；
针对期望考察的多个预定测评点，从所述测试题数据库中所述多个预定测评点对应的测试题中随机抽选一组测试题，其中，在所述抽选一组测试题的步骤中，针对至少一个测评点，随机抽选多道测试题，针对每个测评点抽选的测试题的数量是按照各个测评点的权重确定的；
向用户提供所述一组测试题；
根据用户对所述一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，其中，以用户对涉及同一个测评点的多道测试题的答题正确率作为用户对该测评点的掌握程度分值；以及
基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定综合评价标准，确定用户的知识水平或能力水平的级别，
其中，所述预定综合评价标准是按照需求、或者所述测试题的题型或侧重点确定的。
2. 根据权利要求1所述的水平测评方法，其中，
基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定综合评价标准，并结合用户的知识结构、学科特点、性别、年龄中的至少一项，确定用户的知识水平或能力水平的级别。
3. 根据权利要求1所述的水平测评方法，其中，
在所述预定综合评价标准中，设置了多个级别，并且为每一个级别设定了级别条件，所述级别条件是基于所述多个预定测评点中每一个测评点应当达到的掌握程度分值设定的，
当满足一个级别条件时，确定用户的知识水平或能力水平达到对应的级别。
4. 根据权利要求1所述的水平测评方法，还包括：
根据用户需求、用户信息、用户设置中的至少一项，确定所述多个预定测评点。
5. 一种水平测评系统，用于测评用户的知识水平和/或能力水平，该系统包括：
测试题数据库存储装置，在所述测试题数据库中，为每道测试题关联地记录了其所涉及的测评点；
测试题准备装置，连接到所述测试题数据库存储装置，用于针对期望考察的多个预定测评点，从所述测试题数据库中所述多个预定测评点对应的测试题中随机抽选一组测试题，其中，针对至少一个测评点，测试题准备装置从所述测试题数据库中随机抽选多道测试题，针对每个测评点抽选的测试题的数量是按照各个测评点的权重确定的；
第一数据接口，连接到所述测试题准备装置，用于向用户提供所述一组测试题，并获取用户对每一道测试题的答题结果；
分析装置，连接到所述第一数据接口，用于根据用户对所述一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，其中，所述分析装置以用户对涉及同一个测评点的多道测试题的答题正确率作为用户对该测评点的掌握程度分值；以及
所述分析装置基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定综合评价标准，确定用户的知识水平或能力水平的级别，
其中，所述预定综合评价标准是按照需求、或者所述测试题的题型或侧重点确定的。
6. 根据权利要求5所述的水平测评系统，还包括：
第二数据接口，用于获取用户需求、用户信息、用户设置中的至少一项，作为设定参数，
所述测试题准备装置连接到所述第二数据接口，并且根据所述设定参数确定所述多个预定测评点。”
驳回决定主要认为：权利要求1请求保护一种水平测试方法，对比文件1公开了一种利用计算机系统来对用户进行自适应评估的方法及装置，权利要求1与对比文件1相比，其区别在于：（1）从测试题数据库中多个预定测评点对应的测试题中随机抽选一组测试题，针对每个测评点随机抽选的多道测试题的数量是按照各个测评点的权重确定的；（2）根据用户对一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，其中，以用户对涉及同一个测评点的多道测试题的答题正确率作为用户对该测评点的掌握程度分值；（3）预定综合评价标准是按照需求、或者测试题的题型或侧重点确定的。以上区别特征（1）被对比文件2公开，区别特征（2）部分被对比文件3公开部分是本领域技术人员在对比文件2、3公开的基础上容易想到的，区别特征（3）部分被对比文件4公开部分属于本领域常用技术手段。因此权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。基于类似理由，独立权利要求5的水平测评系统也不具备创造性。从属权利要求2-4、6的附加技术特征分别被对比文件1-3公开或在公开基础上容易想到的常规技术，因此也不具备创造性。
北京优宇通教育科技有限公司（下称复审请求人）对上述驳回决定不服,于2018年12月04日向专利复审委员会提出复审请求，提交了权利要求书全文修改替换页，修改主要是在驳回决定所针对权利要求书的基础上，将从属权利要求4和6的内容分别加入到独立权利要求1和5中，并基于说明书第0109、0116段的内容在独立权利要求1和5中分别增加了关于“基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定分析准则，设置每一个测评点的建议学习强度，以及根据每一个测评点的建议学习强度，从学习资源数据库中抽取学习资源并推送给所述用户”的相关特征，修改后的权利要求书包括4项权利要求，其中独立权利要求1和4具体内容如下：
“1. 一种水平测评方法，用于测评用户的知识水平和/或能力水平，该方法包括：
提供测试题数据库，在所述测试题数据库中，为每道测试题关联地记录了其所涉及的测评点；
根据用户需求、用户信息、用户设置中的至少一项，确定期望考察的多个预定测评点；
针对所述多个预定测评点，从所述测试题数据库中所述多个预定测评点对应的测试题中随机抽选一组测试题，其中，在所述抽选一组测试题的步骤中，针对至少一个测评点，随机抽选多道测试题，针对每个测评点抽选的测试题的数量是按照各个测评点的权重确定的；
向用户提供所述一组测试题；
根据用户对所述一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，其中，以用户对涉及同一个测评点的多道测试题的答题正确率作为用户对该测评点的掌握程度分值；
基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定综合评价标准，确定用户的知识水平或能力水平的级别，其中，所述预定综合评价标准是按照需求、或者所述测试题的题型或侧重点确定的；
基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定分析准则，设置每一个测评点的建议学习强度；以及
根据每一个测评点的建议学习强度，从学习资源数据库中抽取学习资源并推送给所述用户。
4. 一种水平测评系统，用于测评用户的知识水平和/或能力水平，该系统包括：
测试题数据库存储装置，在所述测试题数据库中，为每道测试题关联地记录了其所涉及的测评点；
第二数据接口，用于获取用户需求、用户信息、用户设置中的至少一项，作为设定参数；
测试题准备装置，连接到所述第二数据接口，并且根据所述设定参数确定期望考察的多个预定测评点，以及连接到所述测试题数据库存储装置，用于针对所述多个预定测评点，从所述测试题数据库中所述多个预定测评点对应的测试题中随机抽选一组测试题，其中，针对至少一个测评点，测试题准备装置从所述测试题数据库中随机抽选多道测试题，针对每个测评点抽选的测试题的数量是按照各个测评点的权重确定的；
第一数据接口，连接到所述测试题准备装置，用于向用户提供所述一组测试题，并获取用户对每一道测试题的答题结果；
分析装置，连接到所述第一数据接口，用于根据用户对所述一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，其中，所述分析装置以用户对涉及同一个测评点的多道测试题的答题正确率作为用户对该测评点的掌握程度分值；
所述分析装置基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定综合评价标准，确定用户的知识水平或能力水平的级别，其中，所述预定综合评价标准是按照需求、或者所述测试题的题型或侧重点确定的；
学习强度建议装置，用于基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定分析准则，设置每一个测评点的建议学习强度；以及
推送装置，用于根据每一个测评点的建议学习强度，从学习资源数据库中抽取学习资源并推送给所述用户。”
复审请求人认为：（1）本申请的技术方案包括两个阶段，即测评阶段和资源推送阶段，随机抽选测试题的步骤是在测评阶段，对比文件2也包括测评和推送两个阶段，但其抽选测试题的步骤是在推送阶段；（2）本申请提出了根据用户相关数据，例如用户需求、用户信息、用户设置中的至少一项，来确定期望考察的多个预定测评点，对比文件2未公开该特征；（3）本申请在不了解用户的能力/知识水平的阶段，从多个预定测评点对应的测试题中随机抽选一组测试题，对比文件2没有公开随机抽选测试题；（4）对比文件2和对比文件3都没有公开“根据用户对所述一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值”的特征，也没有给出技术启示。因此本申请独立权利要求1相对于现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，从而具备专利法第22条第3款规定的创造性。基于类似理由，独立权利要求4也具备创造性。相应地，从属权利要求2-3也具备创造性。
经形式审查合格，专利复审委员会于2018年12月11日依法受理了该复审请求，并将本案转送至原审查部门进行前置审查。
原审查部门在前置审查意见书中坚持驳回决定。
随后，专利复审委员会依法成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年07月10日向复审请求人发出复审通知书，指出：对比文件1公开了本申请权利要求1的基本构思和大部分技术特征，权利要求1所要求保护的技术方案与对比文件1相比，区别仅在于：（1）针对每个测评点随机抽选的多道测试题的数量是按照各个测评点的权重确定的；（2）预定综合评价标准是按照需求、或者测试题的题型或侧重点确定的。对比文件2披露了以上区别特征（1），给出了应用区别特征（1）的技术启示；区别特征（2）是考核测评方法中经常采用的手段，对比文件1也披露了类似的评价标准。针对复审请求人的意见，合议组还认为，抽选测试题的步骤无论设置在测评阶段还是资源推送阶段都是本领域的常用手段，评估系统至少基于用户的特征信息为用户确定随后的评估内容已经被对比文件1公开，随机抽选测试题是常见的出题方式，根据用户的答题正确性来确定用户对测评点的掌握程度分值也已经被对比文件1公开。因此本申请独立权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。基于类似理由，独立权利要求4也不具备创造性。从属权利要求2-3的附加技术特征部分被对比文件1公开，部分是在对比文件1和2结合的基础上容易想到的，因此也不具备创造性。
复审请求人于2019年08月26日提交了意见陈述书和修改后的权利要求书全文替换页，相对于复审通知书针对的文本，仅把权利要求1-4要求保护的主题分别由“水平测评方法”和“水平测评系统”修改为“资源推送方法”和“资源推送系统”。
复审请求人认为：本申请的技术方案包括两个阶段：测评阶段和资源推送阶段。对比文件1没有公开本申请独立权利要求1“在测评阶段确定测评点并相应抽选测试题”的特征。在此基础上，对比文件1也没有公开本申请“基于用户相关数据来确定测评点；在测评阶段，针对至少一个测评点，随机抽选多道测试题；根据用户对所述一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值”的特征，上述区别特征是相互关联的，有机地结合形成一个完整的技术方案。本申请基于上述区别技术特征，先根据用户相关数据确定多个测评点并随机抽选测试题以对用户能力/知识水平进行测试，之后通过用户的答题情况以及测评点的建议学习强度确定向用户推送的学习资源，而对比文件2则是在已初步了解用户的知识/能力水平之后，结合用户水平，主要基于知识点本身的预设权重，进行题目的抽选以及推送。本申请与对比文件所公开的方案相比，抽选测试题的阶段以及抽选测试题的方式均不相同，并且确定用户能力/知识水平的方式及其之后的推送资源的方式也不相同，因而具备创造性。
在上述程序的基础上，本案合议组在仔细审阅了全部案卷后，认为本案事实已经清楚，依法作出本审查决定。
二、决定的理由
审查文本的认定
在复审程序中，复审请求人于2018年12月04日和2019年08月26日先后提交了修改的权利要求书全文替换页，经审查，上述修改符合专利法第33条的规定。因此，本复审决定针对的文本为，申请日2015年08月04日提交的说明书摘要、摘要附图、说明书第1-148段、说明书附图1-9，以及2019年08月26日提交的权利要求第1-4项。
2、关于创造性
专利法第22条第3款：创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。
一项权利要求的大部分技术内容已经被最接近的现有技术所公开，区别一部分被另一篇现有技术公开，其他部分属于本领域的惯用技术手段，则该权利要求与现有技术相比不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备专利法第22条第3款所规定的创造性。
权利要求1请求保护一种资源推送方法，对比文件1公开了一种利用计算机系统来对用户进行自适应评估的方法及装置，具体披露了如下技术内容（参见说明书21-80段，权利要求1-25，说明书附图1-5）：在该评估系统中预存有多个评估内容及其答案，每个评估内容用于评估一个或多个知识点，评估内容分为练习题、测试题和综合评估题等多种类型，一个评估内容可包括一个或多个练习题或一个或多个测试题或一个或多个综合评估题或者它们的组合（说明书第23段）；计算机可读存储介质106存储数据108和应用程序模块110,数据108包括的知识点111的信息、评估内容112、评估内容答案113、相关信息114和用户特征信息115，可存储在一个或多个数据库中（说明书第43段）；评估系统中可以预存与每个评估内容对应的相关信息，例如包括该评估内容所评估的知识点信息（说明书第29段）；用户13可通过个人计算机121、122或者手机123 等用户终端访问计算机设备10，用户13登录计算机设备10提供的评估系统后，通过与评估系统的多次交互，例如输入用户13的用户名和口令等来选择其感兴趣的评估内容进行评估，并对评估内容进行反馈，评估系统根据用户13的反馈，进一步为用户13确定随后进行评估的内容（说明书第47段）；评估系统至少基于用户的特征信息为用户确定随后的评估内容，用户的特征信息可包括用户相对静态的个人信息或动态变化的个性化信息（说明书第31段）；用户13手动地或者评估系统自动地从评估内容112中选择当前评估内容，当前评估内容也可以手动选择和自动选择结合的方式提供给用户13，例如评估系统可自动地提供一些评估内容给用户13（说明书第47，49段）；评估系统可以根据用户13的基本信息中的部分或全部，来确定用户13的当前评估内容，例如，根据用户13的年级，将多个评估内容中与该年级水平相当的评估内容提供给该用户13，评估系统可让用户13手动地来选择评估内容，或者是基于系统建议来选择评估内容，当用户13对评估系统提供的评估内容进行反馈并将反馈内容提供给评估系统时，评估系统还可以根据其反馈内容的分析结果并基于多个评估内容的多层编排方式和用户13的基本信息，为用户13确定随后进行评估的评估内容或者待学习的知识点，其中，评估系统用户13确定随后进行评估的评估内容或者待学习的知识点所依据的三种信息所占的比重可根据实际使用中的经验值来确定（说明书第62段）；如果评估系统基于预存的评估内容的答案，对用户13对十个练习题所作的反馈进行分析，如当前分析结果为用户13对评估内容的十个练习题中的至少八个练习题的反馈正确，即当前分析结果可以量化为>＝80％，则评估系统判断用户已经掌握了当前的评估内容所评估的难度等级，从而基于多个评估内容的多层编排方式确定当前难度等级的评估内容对应的一组测试题或者更高难度等级的第三等级组评估内容为用户 13随后进行评估的内容（说明书第73段），当用户对该当前评估内容的反馈满足一定条件时，例如评估系统对其反馈的当前分析结果符合第一条件，将与该一个或一组知识点对应的综合评估题作为随后的评估内容提供给用户13（说明书第78段），第一条件可以是答题正确率，也可以是例如答题正确率和完成速度等几个子条件的组合（说明书第75段）；评估系统通常使用相关的答案作为参考，用户反馈分析结果可以是用户所答对的题目的占全部评估内容的百分比，或在每道题设置分值的情形下，还可以是所得的分数，或是一个分等级的评价，例如不及格、及格、良好、优秀；此外，反馈分析结果还可以对学生关于一个科目和/或一个知识点的诊断结果，包括该学生的弱点、强项、超过要求的地方、需要提高的地方、存在误解或者未理解的地方等（说明书第35-37，51段），评估系统还可以基于当前分析结果并结合用户13的数据集中所存储的历史信息116为用户13确定随后进行评估内容或者待学习的知识点（说明书第56段）。
将二者相比，对比文件1的评估内容分为练习题、测试题和综合评估题等多种类型，评估内容可存储在一个或多个数据库中，相当于本申请提供测试题数据库；对比文件1每个评估内容可以评估一个或多个知识点，评估系统中可以预存与每个评估内容对应的相关信息，例如包括该评估内容所评估的知识点信息，相当于在测试题数据库中，为每道测试题关联的记录其所涉及的测评点；对比文件1中用户通过与评估系统的多次交互，例如输入用户13的用户名和口令等来选择其感兴趣的评估内容进行评估，并对评估内容进行反馈，评估系统还可以根据反馈内容的分析结果并基于多个评估内容的多层编排方式和用户13的基本信息，为用户13确定随后进行评估的评估内容或者待学习的知识点，评估系统至少基于用户的特征信息为用户确定随后的评估内容，用户的特征信息可包括用户相对静态的个人信息或动态变化的个性化信息，相当于本申请根据用户需求、用户信息、用户设置中的至少一项确定期望考察的多个预定测评点；对比文件1确定随后进行评估的评估内容或者待学习的知识点，当前评估内容可以以手动选择和自动选择结合的方式提供给用户13，例如评估系统可自动地提供一些评估内容给用户13，相当于本申请针对多个预定测评点，从测试题数据库中所述多个预定测评点对应的测试题中随机抽选一组测试题，向用户提供一组测试题；对比文件1针对如知识点“一百以内的加法”，对用户在练习题中反馈正确的数量，获得量化值，判断用户已经掌握了当前的评估内容所评估的难度等级，获得用户反馈分析结果如一种分等级的评价，相当于本申请根据用户对所述一组测试题中每一道测试题的答题正确性，确定用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，对涉及同一个测评点的多道测试题的答题正确率作为用户对该测评点的掌握程度分值，并基于该掌握程度分值，确定用户的知识水平或能力水平的级别；对比文件1的评估系统根据第一条件判断用户已经掌握了当前的评估内容所评估的难度等级，从而基于多个评估内容的多层编排方式确定当前难度等级的评估内容对应的一组测试题或者更高难度等级的第三等级组评估内容为用户13随后进行评估的内容，评估系统还可基于当前分析结果并结合用户13的数据集中所存储的历史信息116为用户13确定随后进行评估内容或者待学习的知识点这些内容必然也是从数据库中抽取并推送的，相当于本申请基于用户对所述多个预定测评点中每一个测评点的掌握程度分值，根据预定分析准则，设置每一个测评点的建议学习强度，根据每一个测评点的建议学习强度，从学习资源数据库中抽取学习资源并推送给所述用户。
可见，对比文件1公开了本申请权利要求1的基本构思和大部分技术特征，权利要求1所要求保护的技术方案与对比文件1相比，区别仅在于：（1）针对每个测评点随机抽选的多道测试题的数量是按照各个测评点的权重确定的；（2）预定综合评价标准是按照需求、或者测试题的题型或侧重点确定的。基于上述区别技术特征，该权利要求所要求保护的技术方案实际解决的技术问题是：如何平衡选题和设置综合评价标准。
对于上述区别技术特征（1），对比文件2公开了一种个性化教育的测评和推题系统，并具体公开了如下技术内容（参见说明书第58-90段，说明书附图1-2）：核心系统是给每一个用户个性化推荐题目的模块和系统，个性化题目推荐系统的基础数据是：用户能力训练数据, 用户知识点通过率预测数据，知识点对应题目及题目难度、题目区分度数据，推荐模块和系统的核心计算流程是：1.初始化，获取上述推荐基础数据，每个用户推荐题量ecount，当前已经分配题目数curcount＝0，配置min_p，max_p；2.过滤：kpdata中选择知识点，依据min_p，max_p进行过滤；3.知识点掌握归一化，kpdata中的过滤知识点，对所有权重进行归一化，归一化的模块为weight/weight_sum；4.按概率轮转获取题目，按照知识点归一化的权重，若 weight_sum(0，i)＜＝random＜weight(i 1)，则选中该知识点i，且知识点i的题目数量为(ecount-curcount)＊weight(i) 1，进入知识点内概率选题的过程，成功选题数为kp_i_curcount，则剔除该知识点，更新curcount ＝kp_i_curcount；5.若题量不足且仍有未获取题目的知识点，则转回3，否则继续；6.汇总选题结果，返回。由上述步骤4和步骤5可以看出，在题库中概率选择知识点i的题目数量是(ecount-curcount)＊weight(i) 1，也就是说题目的数量是目前剩余选题量乘以归一化的知识点权重，同时，选择完该知识点后以相同的方式继续选择其他知识点的题目，即对比文件2披露了以上区别特征（1），且其作用也是根据权重分配题目数量从而实现平衡选题，因此，对比文件2给出了应用区别特征（1）的技术启示。
对于上述区别技术特征（2），对比文件1披露了系统根据第一条件对用户反馈分析结果，得到分数或者分等级的评价，第一条件可以是答题正确率，也可以是例如答题正确率和完成速度等几个子条件的组合，对比文件1还披露了第二条件、第三条件等。上述条件相当于本申请的预定综合评价标准，而这种标准是本领域通常会预定设置的评价标准，该标准可以是按照考核的需求，或者考核的重点给出，例如当考核着重于某些知识点时，会将与这些知识点相关的题目掌握程度设置权重较高，或者当考核着重于主观试题的回答能力，则会将主观试题的掌握程度设置权重较高，这些都是考核测评方法中经常采用的手段。
因此，在对比文件1的基础上结合对比文件2以及本领域常用手段以获得权利要求1的技术方案，对于本领域技术人员来说是显而易见的，该权利要求1与现有技术相比不具有突出的实质性特点和显著的进步，因而不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
针对复审请求人的意见，合议组认为，（1）首先，根据本申请权利要求的记载，并未明确限定其包括测评阶段和资源推送阶段两个阶段，此外，如前所述，对比文件1披露了评估系统至少基于用户的特征信息为用户确定随后的评估内容，这可以相当于本申请在所谓的“测评阶段”基于用户相关数据来确定测评点，对比文件1还披露了评估系统可以根据用户反馈内容（答题正确率）的分析结果为用户13确定随后进行评估的评估内容或者待学习的知识点，这相当于本申请根据用户对测评点的掌握程度分值向用户推送学习资源，即所谓的“资源推送阶段”，可见对比文件1披露了本申请的基本发明构思和大致方法过程；（2）对比文件1披露了基于用户的特征信息确定随后进行评估的评估内容或者待学习的知识点，当前评估内容可以以手动选择和自动选择结合的方式提供给用户13，并且对比文件1明确披露了评估内容可以是练习题，以及“对用户13对十个练习题所作的反馈进行分析，如当前分析结果为用户13对评估内容的十个练习题中的至少八个练习题的反馈正确，即当前分析结果可以量化为>＝80％，则评估系统判断用户已经掌握了当前的评估内容所评估的难度等级，从而基于多个评估内容的多层编排方式确定当前难度等级的评估内容对应的一组测试题或者更高难度等级的第三等级组评估内容为用户 13随后进行评估的内容”（说明书第73段），可见对比文件1公开了本申请“在测评阶段确定测评点并相应抽选测试题”，并且基于用户对测试题的答题正确性来确定用户对该测评点的掌握程度分值。复审请求人所陈述的其他区别特征也被对比文件1所公开，因此复审请求人的意见不能予以接纳。
2、权利要求2引用了权利要求1，对比文件1披露了对于每个评估内容，评估系统中还可以预存与每个评估内容对应的相关信息，评估系统可在用户第一次使用时获取用户的基本信息，评估系统可以根据用户基本信息中的部分或全部，来确定用户的当前评估内容，其中用户基本信息可以包括性别、年龄、年级、所属的班级、学校、用户所现在和过去居住的地域、监护人的职业、监护人的学历，以及用户喜欢的科目等信息（参见说明书第130-133段），对比文件1还披露了分析结果也当作用户的历史信息的一部分进行存储（参见说明书第117段），评估系统根据用户13的历史信息判断用户13学习能力很强时，确定随后的评估内容（参见说明书第99段）。可见对比文件1披露了结合用户的个人信息等特征信息确定期望考察的评估内容，以及根据用户在学习过程中的历史信息确定期望考察的评估内容，在此基础上，结合用户的性别年龄等信息来确定用户的知识水平或能力水平的级别对于本领域技术人员来说也是显而易见的。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的情况下，权利要求2也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
3、权利要求3引用了权利要求1，对比文件1披露了分析结果可以是用户13所答对的题目的占全部评估内容的百分比，或者是一个分等级的评价，例如不及格，及格，良好，优秀（参见说明书第51段），相当于本申请设置多个级别，而该级别基于掌握程度分值设定对于本领域技术人员来说是显而易见的，且毫无疑问该级别对应知识水平或能力水平的级别。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的情况下，权利要求3也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
4、独立权利要求4请求保护一种资源推送系统，包括测试题数据库存储装置、第二数据接口、测试题准备装置、第一数据接口、分析装置、学习强度建议装置和推送装置，所述装置执行的功能分别对应独立权利要求1的方法步骤，因此参照以上针对权利要求1的评述，权利要求4也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
综上，本申请权利要求1-4均不符合专利法第22条第3款有关创造性的规定。
三、决定
维持国家知识产权局于2018年08月27日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审请求审查决定不服,根据专利法第41条第2款的规定,请求人自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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