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Afin d'améliorer l'organisation et la maintenabilité du système de réponse en ligne, l'établissement d'une hiérarchie claire des points de connaissance est la clé. L'utilisation d'une structure d'arbres peut présenter efficacement la relation père-fils entre différents points de connaissance. Par exemple, les cours de mathématiques peuvent être définis dans des catégories majeures telles que les "bases mathématiques", "l'algèbre" et la "géométrie", puis subdivisent des points de connaissance spécifiques dans chaque catégorie majeure.
Au niveau des données, il est recommandé d'utiliser des tables de base de données pour la gestion structurée. Un tableau de base de connaissances doit contenir les champs suivants:
Créer une table Knowledge_points ( id int Auto_Increment Clé primaire, nom varchar (255) pas nul, parent_id int défaut 0 ));
Le champ Parent_id est utilisé pour identifier le point de connaissance des parents, créant ainsi une relation hiérarchique.
La conception de l'interface de réponse doit être combinée avec un système de points de connaissance pour obtenir un positionnement précis des questions. Chaque question doit être liée à un ID du point de connaissance pour soutenir la classification des questions par le point de connaissance. La structure des données de la banque de questions est la suivante:
Créer des questions de table ( id int Auto_Increment Clé primaire, Texte de contenu pas nul, Le texte des options n'est pas nul, correct_answer varchar (10) pas nul, connaissance_point_id int null ));
La réception des paramètres d'identification du point de connaissance dans l'interface peut permettre d'extraire des questions à partir de champs spécifiques de la banque de questions.
// Exemple: Obtenez la liste des questions sous une fonction de point de connaissances GetQuertionsByknowledgepoint ($ kp_id) {
$ SQL = "SELECT * FROM QUESTIONS WHERE KNORKING_POINT_ID =?";
// Exécuter la requête de base de données}
Afin d'améliorer l'expérience utilisateur, le système doit afficher une interface de navigation de point de connaissance claire. Grâce à une structure d'arbre, tous les points de connaissance peuvent être répertoriés et les utilisateurs peuvent les étendre la couche par couche selon les besoins pour trouver les types de questions qui les intéressent.
// Build Recursived Knowledge Point Tree Fonction BuildTree ($ data, $ Parentid = 0) {
$ arbre = [];
foreach ($ data as $ item) {
if ($ item ['parent_id'] == $ parentid) {
$ enfants = buildTree ($ data, $ item ['id']);
if ($ enfants) {
$ article [«enfants»] = $ enfants;
}
$ arbre [] = $ item;
}
}
retourner $ arbre;
}
L'interface frontale peut afficher la collection de questions sous chaque couche de points de connaissance par le chargement dynamique.
La recommandation intelligente est une fonction importante pour améliorer la participation des utilisateurs. Sur la base des enregistrements de réponse historique de l'utilisateur et des points de connaissance actuels sélectionnés, le système peut lui recommander des questions similaires ou facilement mauvaises.
La logique de recommandation peut être utilisée comme suit:
Un exemple de logique de recommandation simple est le suivant:
fonction recommandationQuestions ($ user_id) {
// obtenir des statistiques sur les récentes questions récentes de l'utilisateur // Recommander de nouvelles questions à partir de points de connaissance similaires // Retour à la liste recommandée}
Un système de réponses en ligne efficace ne peut pas être séparé du soutien d'un système complet de points de connaissances. De la conception de la structure des données à la mise en œuvre de l'interface, en passant par l'interaction frontale et le mécanisme de recommandation, chaque lien nécessite une coopération étroite. Grâce à l'intégration du système de connaissances de type arbre, de la corrélation des données de la banque de questions et de l'algorithme de recommandation intelligent, l'efficacité de la réponse peut non seulement être améliorée, mais aussi optimiser considérablement l'expérience d'apprentissage.
