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Beim Entwerfen eines Online-Fragen-Antwortsystems besteht eine wichtige Funktion darin, den Schwierigkeitsgrad von Fragen dynamisch an das Antwortniveau des Benutzers anzupassen, um gezieltere Herausforderungen bereitzustellen. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie die Funktion zur Erhöhung der Schwierigkeit bei der Beantwortung von Fragen implementiert wird, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.
Zunächst müssen Sie bestimmen, wie Sie die Antwortebene des Benutzers bewerten. Eine gängige Methode besteht darin, anhand der korrekten Antwortrate und Antwortgeschwindigkeit des Benutzers zu beurteilen. Die Genauigkeitsrate kann berechnet werden, indem die Anzahl der Fragen, die der Benutzer richtig beantwortet hat, durch die Gesamtzahl der Fragen dividiert wird. Die Antwortgeschwindigkeit kann ermittelt werden, indem die Zeit erfasst wird, die der Benutzer für die Beantwortung der Fragen benötigt.
Als nächstes müssen Sie eine Strategie zur Anpassung des Schwierigkeitsgrads der Fragen definieren. Eine übliche Methode besteht darin, einen variablen Schwierigkeitsgrad zu verwenden, um den Schwierigkeitskoeffizienten der Frage darzustellen. Je höher der Schwierigkeitskoeffizient, desto schwieriger ist die Frage. Im System weist üblicherweise jede Frage einen bestimmten Schwierigkeitsgrad auf, der als Frageattribut in der Datenbank hinterlegt werden kann.
Das System kann den Schwierigkeitsgrad von Fragen basierend auf der korrekten Antwortquote des Benutzers dynamisch anpassen. Wenn die korrekte Antwortrate des Benutzers hoch ist, wird der Schwierigkeitskoeffizient der Frage entsprechend erhöht und es werden anspruchsvollere Fragen bereitgestellt. andernfalls verringert sich der Schwierigkeitskoeffizient und es werden einfachere Fragen gestellt.
Zufällig importieren
Klasse Frage:
def __init__(selbst, Inhalt, Schwierigkeit):
self.content = Inhalt
self.difficulty = Schwierigkeit
Klasse QuestionBank:
def __init__(self):
self.questions = []
def add_question(selbst, Inhalt, Schwierigkeit):
Frage = Frage(Inhalt, Schwierigkeit)
self.questions.append(question)
def get_question(self, user_correct_rate):
filtered_questions = [Frage für Frage in self.questions, wenn questions.difficulty <= user_correct_rate]
if filtered_questions:
return random.choice(filtered_questions)
anders:
return Keine
#Fragenbank initialisieren questions_bank = QuestionBank()
question_bank.add_question("Frage 1", 0.2)
question_bank.add_question("Frage 2", 0,5)
question_bank.add_question("Frage 3", 0.8)
# Simulieren Sie den Antwortvorgang des Benutzers user_correct_answers = 0
user_total_answers = 0
während True:
# Ermitteln Sie die korrekte Antwortrate des Benutzers. user_correct_rate = user_correct_answers / user_total_answers, wenn user_total_answers > 0, sonst 0
# Erhalten Sie entsprechend schwierige Fragen basierend auf der richtigen Antwortrate des Benutzers = question_bank.get_question(user_correct_rate)
wenn Frage:
# Dem Benutzer die Frage anzeigen und die Antwort des Benutzers erhalten user_answer = input(question.content)
# Bestimmen Sie, ob die Antwort des Benutzers richtig ist, und aktualisieren Sie den Antwortstatus des Benutzers, wenn user_answer == „Richtige Antwort“:
user_correct_answers += 1
user_total_answers += 1
#Passen Sie den Schwierigkeitsgrad der Frage entsprechend der richtigen Antwortrate des Benutzers an, wenn user_correct_answers % 5 == 0:
Frage.Schwierigkeit += 0,1
print("Der Schwierigkeitsgrad der Fragen ist gestiegen!")
anders:
brechen
print("Antwort endet")Durch die obige Implementierung können wir ein Online-Fragebeantwortungssystem aufbauen, das den Schwierigkeitsgrad von Fragen dynamisch an die Antwortleistung des Benutzers anpasst. Dies ermöglicht es den Benutzern nicht nur, Fragen besser auf ihr eigenes Niveau abzustimmen, sondern macht auch die Beantwortung von Fragen interessanter und herausfordernder. Sie können den Beispielcode entsprechend den tatsächlichen Anforderungen erweitern und optimieren, um bestimmte Anwendungsszenarien zu erfüllen.
