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Avec la vulgarisation continue de l'éducation en ligne, la fonction de réponse est devenue le module principal des principales plateformes d'éducation. Afin d'améliorer l'expérience utilisateur et de répondre aux questions, un système de points de connaissances scientifiques est crucial. Il aide non seulement les utilisateurs à localiser avec précision les questions, mais fournit également une prise en charge de l'analyse des données de la plate-forme et des recommandations personnalisées.
Le système de points de connaissance doit avoir des divisions hiérarchiques clairs et est généralement organisé à l'aide d'une structure d'arbres. Chaque nœud représente un point de connaissance spécifique, tandis que les nœuds parent-enfant forment une relation hiérarchique de large au détail. Par exemple, les mathématiques peuvent être divisées en grandes catégories telles que "algèbre" et "géométrie", et le contenu de connaissances spécifique sera subdivisé dans chaque catégorie.
En termes de structure de données, il est recommandé d'utiliser les champs suivants dans la base de données pour définir les points de connaissance:
Créer une table Knowledge_points ( id int key primaire auto_increment, nom varchar (255) pas nul, parent_id int défaut null ));
En définissant le champ Parent_ID , vous pouvez établir la relation de niveau supérieur entre chaque point de connaissance, créant ainsi une structure d'arbre de point de connaissance complète.
L'interface de réponse doit prendre en charge les paramètres entrants des points de connaissance afin de charger le contenu de question pertinent au besoin. Les champs suivants doivent être pris en compte dans le tableau des données de questions:
Créer des questions de table ( id int key primaire auto_increment, Texte de contenu pas nul, Le texte des options n'est pas nul, correct_answer varchar (10) pas nul, connaissance_point_id int null ));
Lorsqu'un utilisateur soumet une question de réponse aux questions, le système correspond à la banque de questions en fonction de l'ID de point de connaissance, recherche les questions correspondantes et porte des jugements.
Pour faciliter les utilisateurs de choisir des questions, une interface de navigation sur le point de connaissance basé sur une structure d'arbre peut être développée. Le frontal affiche chaque nœud de point de connaissances de manière asynchrone, et l'utilisateur clique sur lui et charge la liste des questions sous le nœud.
Le backend fournit une prise en charge de la structure de données au frontend en interrogeant récursivement ou en construisant un arbre de point de connaissance complet. Par exemple:
fonction getKnowledGetree ($ parentid = null) {
$ result = [];
$ nœuds = fetchknowledgepointByParent ($ parentid);
foreach ($ nœuds comme nœud $) {
$ children = getknowledEttree ($ node ['id']);
if ($ enfants) {
$ nœud [«enfants»] = $ enfants;
}
$ result [] = $ node;
}
retour $ résultat;
}
En fonction du comportement de réponse de l'utilisateur, le système peut intelligemment recommander des questions connexes. Après avoir analysé la maîtrise de l'utilisateur d'un certain point de connaissance, recommandez des questions sujettes à des erreurs ou à des points de connaissance adjacents pour réaliser un apprentissage personnalisé.
L'algorithme de recommandation peut évoluer progressivement en un modèle de filtrage collaboratif ou de recommandation de contenu à partir d'une simple correspondance d'étiquettes. Par exemple:
Sélectionner * à partir des questions Where Knowledge_Point_id dans ( Sélectionnez Related_id dans Knowledge_relations Où bas ait_id =? ) Ordre par Rand () Limiter 10;
Dans l'exemple ci-dessus, la relation d'association de points de connaissance prédéfinie est recommandée aux utilisateurs pour des questions similaires au point de connaissance actuel.
La construction d'un système complet de points de connaissance en ligne nécessite non seulement la conception rationnelle des structures de données et des processus d'interaction des utilisateurs, mais également l'introduction de mécanismes de recommandation pour améliorer l'effet d'apprentissage global. En organisant scientifiquement des points de connaissances, les utilisateurs peuvent positionner le contenu d'apprentissage plus efficacement et le système peut fournir des services personnalisés plus intelligemment.
