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Mit der kontinuierlichen Popularisierung der Online -Bildung ist die Antwortfunktion zum Kernmodul der wichtigsten Bildungsplattformen geworden. Um die Benutzererfahrung und die Beantwortung von Fragen zu verbessern, ist ein wissenschaftliches Wissenspunktsystem von entscheidender Bedeutung. Es hilft den Benutzern nicht nur, Fragen genau zu finden, sondern bietet auch die Datenanalyse und die personalisierten Empfehlungen der Plattform.
Das Wissenspunktsystem sollte klare hierarchische Abteilungen haben und wird normalerweise unter Verwendung einer Baumstruktur organisiert. Jeder Knoten repräsentiert einen bestimmten Wissenspunkt, während die Eltern-Kind-Knoten eine hierarchische Beziehung von breit bis detailliert bilden. Beispielsweise können die Mathematik in wichtige Kategorien wie "Algebra" und "Geometrie" unterteilt werden, und der spezifische Wissensinhalt wird in jede Kategorie unterteilt.
In Bezug auf die Datenstruktur wird empfohlen, die folgenden Felder in der Datenbank zu verwenden, um Wissenspunkte zu definieren:
Erstellen von Tabellen Knowledge_Points ( ID int Primärschlüssel Auto_increment, Nennen Sie Varchar (255) nicht null, parent_id int Standard Null );
Durch das Festlegen des Feldes Eltern_ID können Sie die Beziehung zwischen übergeordneter Ebene zwischen den einzelnen Wissenspunkten herstellen und so eine vollständige Struktur des Wissenspunkts aufbauen.
Die Antwortschnittstelle muss die Einführung von Wissensparametern unterstützen, um den relevanten Frageninhalt bei Bedarf zu laden. Die folgenden Felder sollten in der Frage -Data -Tabelle berücksichtigt werden:
Erstellen Sie Tabellenfragen ( ID int Primärschlüssel Auto_increment, Inhaltstext nicht null, Optionen Text nicht null, Correy_answer varchar (10) Nicht null, Knowledge_Point_id int nicht null );
Wenn ein Benutzer eine Fragen zur Beantwortung von Fragen einreicht, entspricht das System mit der Fragebank auf der Grundlage der Wissenspunkt -ID, durchsucht die entsprechenden Fragen und urteilen.
Um den Benutzern die Auswahl von Fragen zu erleichtern, kann eine auf einer Baumstruktur basierende Navigationsschnittstelle für Wissenspunkte entwickelt werden. Das Front-End zeigt jeden Wissenspunktknoten asynchron an, und der Benutzer klickt darauf und lädt die Liste der Fragen unter dem Knoten.
Das Backend bietet die Datenstruktur für das Frontend, indem er rekursiv abfragt oder einen vollständigen Knowledge Point -Baum erstellt. Zum Beispiel:
Funktion GetKnowdledGetree ($ parentId = null) {
$ result = [];
$ nodes = fetch KnowledgePointsByParent ($ parentId);
foreach ($ nodes als $ node) {
$ kinds = got kittledGetree ($ node ['id']);
if ($ Kinder) {
$ node ['Kinder'] = $ Kinder;
}
$ result [] = $ node;
}
Return $ Ergebnis;
}
Basierend auf dem Antwortverhalten des Benutzers kann das System intelligent verwandte Fragen empfehlen. Empfehlen Sie nach der Analyse der Beherrschung eines bestimmten Wissenspunkts durch den Benutzer Fragen, die anfällig für Fehler oder angrenzende Wissenspunkte sind, um ein personalisiertes Lernen zu erreichen.
Der Empfehlungsalgorithmus kann sich allmählich zu einem kollaborativen Filter- oder Inhaltsempfehlungsmodell entwickeln, das von einer einfachen Etikettenanpassung beginnt. Zum Beispiel:
Wählen Sie * aus Fragen aus Wo Knowledge_point_id in ( Wählen Sie verwandte_ID aus Knowledge_Relations Wo Base_id =? ) Bestellung von Rand () bestellen Grenze 10;
Im obigen Beispiel wird den Benutzern der vordefinierten Verhältnis von Wissenspunkt Assoziation für Fragen empfohlen, die dem aktuellen Wissenspunkt ähnlich sind.
Das Erstellen eines vollständigen Online -Beantwortungskenntnisses -Systems erfordert nicht nur das rationale Design von Datenstrukturen und Benutzerinteraktionsprozessen, sondern auch die Einführung von Empfehlungsmechanismen, um den Gesamtlerneffekt zu verbessern. Durch wissenschaftliche Organisation von Wissenspunkten können Benutzer das Lerninhalte effizienter positionieren und das System intelligenter personalisierter Dienste anbieten.
