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Mit der Entwicklung der Netzwerktechnologie ist das Online -Lernen zu einer der Mainstream -Lernmethoden geworden. Um den Schülern zu helfen, besser zu verstehen und zu konsolidieren, was sie gelernt haben, ist es entscheidend, ein System zu entwerfen, das Online -Antworten unterstützt und Lernberichte und personalisierte Vorschläge generieren kann. Das System kann automatisch Lernberichte erstellen, die auf den Antworten der Schüler basieren und gezielte Lernvorschläge bereitstellen. In diesem Artikel wird detailliert analysiert, wie dieses System entworfen und entsprechende Codebeispiele angelegt werden.
Zunächst müssen wir eine Online-Frage-Antwort-Plattform entwerfen. Diese Plattform kann eine Webanwendung sein, einschließlich mehrerer Fragen und Beantwortung von Schnittstellen. Jede Frage sollte ein Etikett für die anschließende Analyse haben. Der Front-End-Teil kann mit HTML, CSS und JavaScript implementiert werden.
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Online -Antwortplattform</title>
<style type="text/css">
/* Definieren Sie hier den Stil der Webseite */
</style>
</head>
<body>
<h1>Online -Antwortplattform</h1>
<div id="questionArea">
<!-- Hier sind die Fragen und beantworten Schnittstellen -->
</div>
<button id="submitButton">Senden Sie eine Antwort</button>
<script type="text/javascript">
// Schreiben Sie hierJavaScriptCode，Fragen bearbeiten und Logik beantworten
</script>
</body>
</html>
Als nächstes müssen wir ein Backend -System entwerfen, um die Antworten der Schüler zu analysieren und Lernberichte und personalisierte Vorschläge zu generieren. Dieses Backend -System kann mit Pythons Flask -Framework erstellt werden.
Aus der Flask -Importflasche anfordern
app = Flask (__ Name__)
@App.Route ('/subjekt', methodien = ['post'])
Def Subjekt ():
# Die von den Schülern eingereichten Antwortergebnisse werden hier verarbeitet.# Die Antwortergebnisse können in der Datenbank für nachfolgende Analyse gespeichert werden
Wenn __name__ == '__main__':
app.run ()
Im obigen Code sendet das Front-End die Antwort an die Schnittstelle des Backend-Systems über eine Postanforderung, wenn der Schüler die Antwort einreicht. Nach Erhalt der Daten im Hintergrund kann weitere Analysen durchgeführt werden und Lernberichte und personalisierte Vorschläge können generiert werden.
Schließlich müssen wir die Studienberichte der Schüler und personalisierte Vorschläge im Frontend präsentieren. JavaScript kann verwendet werden, um diesen Teil der Funktionalität zu verarbeiten.
document.getElementById ('subjektbutton'). addEventListener ('klick', function () {
// die Antworten der Schüler erhalten var Answers = getAnswers ();
// Antwortergebnisse an das Hintergrundsystem abrufen ('/subieren', {{
Methode: 'Post',
Körper: JSON.Stringify (Antworten),
Header: {
"Inhaltstyp": "Anwendung/JSON"
}
})
.then (Funktion (Antwort) {
return response.text ();
})
.then (Funktion (Daten) {
// Studienberichte und personalisierte Vorschläge Showreport (Daten) zeigen;
});
});
Funktion getanswers () {
// Schreiben Sie die Logik, um die Antworten der Schüler hier zu erhalten}
Funktion showReport (data) {
// Schreiben Sie die Logik, um Lernberichte und personalisierte Vorschläge hier anzuzeigen}}
Wenn ein Schüler auf die Schaltfläche Senden klickt, sendet das Front-End die Antwortergebnisse des Schülers an den Hintergrund. Nach Abschluss des Hintergrundprozesses werden der generierte Lernbericht und personalisierte Vorschläge zurückgegeben, und das Front-End zeigt diese Informationen an die Schüler an.
Das Entwerfen eines Systems, das Lernberichte und personalisierte Vorschläge bei der Beantwortung von Online -Beantwortung unterstützt, erfordert eine Kombination aus mehreren Technologien, einschließlich HTML, CSS, JavaScript und Python. Durch Front-End-Zusammenarbeit können die Schüler die Ergebnisse der Beantwortung von Fragen analysieren, Lernberichte und personalisierte Vorschläge generieren. Dies hilft den Schülern nicht nur, das Wissen zu verbessern, sondern verbessert auch die Personalisierung und Effizienz des Lernens.
Das obige ist ein einfaches Beispiel für Systemdesign, das nach bestimmten Bedürfnissen während der tatsächlichen Entwicklung optimiert und angepasst werden muss. Beispielsweise müssen Datenspeicher, Benutzerauthentifizierung, Schnittstellenoptimierung und andere Probleme berücksichtigt werden. Hoffentlich hilft Ihnen dieser Artikel besser zu verstehen, wie Sie ein System entwerfen, das Online -Antworten unterstützt und Lernberichte und personalisierte Vorschläge generiert.
