온라인 답변 질문에 질문 난이도 평가 기능을 구현하는 방법
인터넷의 급속한 발전으로 온라인 질문 답변이 인기 있는 학습 방법이 되었습니다. 학습자의 학습 효과를 높이기 위해 많은 온라인 질의 응답 플랫폼에서는 질문 난이도 평가 기능을 도입했습니다. 이 기능은 학습자의 답변과 능력 수준에 따라 적절한 문제 난이도를 추천하여 더 나은 학습 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 온라인 퀴즈에서 문제 난이도 평가 기능을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1. 문제 난이도 평가 기능 구현 단계:
2. 코드 예시:
다음은 문제 난이도 평가 기능을 구현하는 간단한 예시 코드입니다.
import numpy as np # 收集学习者的答题数据 student_data = { 'time': [10, 15, 20, 25], # 学习者的答题时间,单位为秒 'accuracy': [0.8, 0.7, 0.9, 0.6], # 学习者的答题正确率,取值范围为0到1 'speed': [2, 3, 4, 1] # 学习者的答题速度,单位为题目数量/分钟 } # 设计题目难度评级算法 def difficulty_level(student_data): # 将学习者的答题数据转换为数组形式 time = np.array(student_data['time']) accuracy = np.array(student_data['accuracy']) speed = np.array(student_data['speed']) # 根据评级算法计算题目的难度 difficulty = (time + accuracy + speed) / 3 return difficulty # 实现题目难度评级功能 def question_difficulty(student_data): # 将题目的难度存储在数据库中 difficulty = difficulty_level(student_data) # 存储题目的难度 save_difficulty_to_database(difficulty) # 显示题目难度评级结果 def display_question_difficulty(question_id): difficulty = get_difficulty_from_database(question_id) print("Question difficulty:", difficulty)
위 코드는 실제 비즈니스 요구에 따라 수정 및 개선이 필요한 간단한 예시입니다. 응용 프로그램.
요약:
온라인 질의응답의 문제 난이도 평가 기능은 학습자의 능력 수준에 맞는 질문을 선택하고 학습 결과를 향상시킬 수 있는 효과적인 학습 보조 기능입니다. 학습자의 답변 데이터를 수집하고 이를 해당 평가 알고리즘과 결합함으로써 문제의 난이도 평가 기능을 구현할 수 있다. 이 기사에서는 간단한 코드 예제를 제공하지만 실제 애플리케이션에서는 특정 요구에 따라 수정하고 개선해야 합니다. 이 기사가 독자들이 온라인 질문 답변에서 질문 난이도 평가 기능을 구현하는 데 약간의 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 온라인 질의응답에서 문제 난이도 평가 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!