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Mit der raschen Entwicklung der Online-Bildung sind Online-Fragen-Antworten zu einem wichtigen Bestandteil des Lernprozesses geworden. Um den Lerneffekt besser zu verbessern, ist die dynamische Anpassungsfunktion der Schwierigkeit des Tests besonders kritisch. In diesem Artikel wird die Implementierungsmethode zur automatischen Anpassung der Schwierigkeit der Testfragen auf der Grundlage der Fähigkeitsstufe des Lernenden weitergegeben und relevante Codebeispiele für die einfache Referenz durch Entwickler angeschlossen.
Der erste Schritt bei der Erreichung der Anpassung der Schwierigkeit besteht darin, die Testfragen vernünftig zu bewerten. Die Testfragen sind im Allgemeinen in einfache, mittlere und schwierige Ebenen unterteilt und entsprechend Faktoren wie Wissenspunktabdeckung, Komplexität des Fragetyps und Problemlösungsideen. Gleichzeitig muss das Fähigkeitsniveau des Lernenden bewertet werden, was durch historische Antwortdaten, Testergebnisse oder spezielle Bewertungen erreicht werden kann. Gemeinsame Bewertungsmethoden umfassen hierarchische Teilung, Perzentil -Ranking und Analyse basierend auf dem IRT -Modell (Projektantworttheorie).
Gemäß der Fähigkeitsstufe des Lernenden sollte das System die Testfragen der entsprechenden Schwierigkeit automatisch filtern. Beispielsweise bevorzugen Lernende mit niedrigeren Fähigkeiten einfache Fragen, während diejenigen mit höheren Fähigkeiten mit moderaten oder schwierigen Fragen übereinstimmen. Eine Bewertungsformel kann verwendet werden, um die Fähigkeit des Lernenden und den Bewertungsbereich zu kombinieren, der der Schwierigkeit der Testfragen entspricht, um die entsprechenden Testergebnisse zu berechnen, um die dynamische Auswahl der Testfragen zu vervollständigen.
Def get_difficulty (Ebene, Fähigkeit):
# Definieren Sie die Beziehung zwischen der Schwierigkeit der Testfrage und dem Bewertungsbereich Schwierigkeitsgrad_Range = {{
"einfach": (0, 3),
"Medium": (4, 7),
"hart": (8, 10)
}
# Berechnen Sie den Testerbewertungsbereich min_score = schwierig_range [Level] [0]
MAX_SCORE = BRIGHTUY_RANGE [PEVEL] [1]
schwierig_score = min_score + (max_score - min_score) * Fähigkeit
Return SGLEATURY_SCORE
Def select_question (Fragen, Fähigkeit):
# Selected_Question = Keine
max_score = 0
Für Fragen in Fragen:
Schwierigkeitsgrad = Frage ["Schwierigkeitsgrad"]
schwierig_score = get_difficulty (Schwierigkeitsgrad, Fähigkeit)
Wenn Schwierigkeitsgrad_Score> max_score:
MAX_SCORE = BROGRACT_SCORE
Selected_Question = Frage
Return Selected_Question
# Testcode Fragen = [
{"ID": 1, "Schwierigkeitsgrad": "Easy", "Inhalt": "Frage 1"},
{"ID": 2, "Schwierigkeitsgrad": "Medium", "Inhalt": "Frage 2"},
{"ID": 3, "Schwierigkeitsgrad": "hart", "Inhalt": "Frage 3"}
]
Fähigkeit = 0,8
Selected_Question = select_Question (Fragen, Fähigkeit)
print (selected_question)Der obige Code zeigt an, wie die Testbewertung basierend auf dem Fähigkeitswert berechnet und die am besten geeignete Frage ausgewählt wird. In den tatsächlichen Projekten kann diese Logik in die Online -Frage -Antwortplattform integriert werden und Fragen in der Testbank in der Datenbank dynamisch zeichnen. Gleichzeitig kann die Technologie für maschinelles Lernen verwendet werden, um eine eingehende Analyse der Antwortdaten der Lernenden durchzuführen, den Schwierigkeitsanpassungsalgorithmus kontinuierlich zu optimieren und den personalisierten Empfehlungseffekt zu verbessern.
Der Schlüssel zur Anpassung an die Schwierigkeit der Testfragen im Online -Antwortsystem besteht darin, die Schwierigkeitsgrade der Testfragen zu klären, die Fähigkeit des Lernenden genau zu bewerten und die darauf basierenden Testfragen dynamisch auszuwählen. Dies entspricht nicht nur den Bedürfnissen verschiedener Lernender, sondern verbessert auch die Lerneffizienz und -erfahrung erheblich. Ich hoffe, dieser Artikel wird für Sie hilfreich sein, um verwandte Funktionen zu entwickeln.
