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Avec le développement de la technologie du réseau, l'apprentissage en ligne est devenu l'une des méthodes d'apprentissage traditionnelles. Pour aider les étudiants à mieux comprendre et consolider ce qu'ils ont appris, il est crucial de concevoir un système qui prend en charge les réponses en ligne et peut générer des rapports d'apprentissage et des suggestions personnalisées. Le système peut générer automatiquement des rapports d'apprentissage en fonction des réponses des élèves et fournir des suggestions d'apprentissage ciblées. Cet article analysera en détail comment concevoir ce système et fournir des exemples de code correspondants.
Tout d'abord, nous devons concevoir une plate-forme de réponses en ligne. Cette plate-forme peut être une application Web, y compris plusieurs questions et répondant aux interfaces. Chaque question devrait avoir une étiquette pour une analyse ultérieure. La pièce frontale peut être implémentée à l'aide de HTML, CSS et JavaScript.
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Plateforme de réponse en ligne</title>
<style type="text/css">
/* Définissez le style de la page Web ici */
</style>
</head>
<body>
<h1>Plateforme de réponse en ligne</h1>
<div id="questionArea">
<!-- Voici les questions et les interfaces de réponse -->
</div>
<button id="submitButton">Soumettre une réponse</button>
<script type="text/javascript">
// Écrivez iciJavaScriptCode，Traiter les questions et répondre à la logique
</script>
</body>
</html>
Ensuite, nous devons concevoir un système backend pour analyser les réponses des élèves et générer des rapports d'apprentissage et des suggestions personnalisées. Ce système backend peut être construit à l'aide du framework Flask de Python.
à partir du flacon d'importation, demande
app = flacon (__ name__)
@ app.Route ('/ soumettre', méthodes = ['post'])
def soumed ():
# Les résultats de la réponse soumis par les étudiants sont traités ici # Les résultats de la réponse peuvent être stockés dans la base de données pour l'analyse ultérieure # Le rapport d'étude et les suggestions personnalisées peuvent être générées en fonction du signe de l'objectif de la question et des réponses de l'élève renvoient la `` réussite ''
Si __Name__ == '__MAIN__':
app.run ()
Dans le code ci-dessus, lorsque l'étudiant soumet la réponse, le frontal enverra la réponse à l'interface / soumettre du système backend via une demande de poste. Après avoir reçu les données en arrière-plan, une analyse plus approfondie peut être effectuée et des rapports d'apprentissage et des suggestions personnalisées peuvent être générées.
Enfin, nous devons présenter les rapports d’étude des étudiants et des suggestions personnalisées sur le front-end. JavaScript peut être utilisé pour gérer cette partie de la fonctionnalité.
document.getElementById ('soumibutton'). addEventListener ('click', function () {
// obtient les réponses des élèves à VRAR Answers = Getanswers ();
// Envoyez les résultats de réponse au système de fond Fetch ('/ soumider', {
Méthode: «Post»,
corps: json.stringify (réponses),
En-têtes: {
«Contenu-Type»: «Application / JSON»
}
})
.Then (fonction (réponse) {
return réponse.Text ();
})
.Then (fonction (data) {
// montre des rapports d'étude et des suggestions personnalisées montrent le report (données);
});
});
fonction getanswers () {
// Écrivez la logique pour obtenir les résultats des réponses des élèves ici}
fonction showReport (data) {
// Écrivez la logique pour afficher les rapports d'apprentissage et les suggestions personnalisées ici}
Lorsqu'un élève clique sur le bouton Soumettre, le frontal envoie les résultats de la réponse de l'élève à l'arrière-plan. Une fois le processus d'arrière-plan terminé, le rapport d'apprentissage généré et les suggestions personnalisées seront retournés et le front-end affichera ces informations aux étudiants.
La conception d'un système qui prend en charge les rapports d'apprentissage et les suggestions personnalisées dans les questions en ligne répondant à une combinaison de technologies multiples, notamment HTML, CSS, JavaScript et Python. Grâce à la collaboration frontale, les étudiants peuvent analyser les résultats de la réponse aux questions, générer des rapports d'apprentissage et des suggestions personnalisées. Cela aide non seulement les élèves à mieux maîtriser les connaissances, mais améliore également la personnalisation et l'efficacité de l'apprentissage.
Ce qui précède est un exemple de conception de système simple, qui doit être optimisé et ajusté en fonction des besoins spécifiques pendant le développement réel. Par exemple, le stockage de données, l'authentification des utilisateurs, l'optimisation de l'interface et d'autres problèmes doivent être pris en compte. J'espère que cet article vous aidera à mieux comprendre comment concevoir un système qui prend en charge les réponses en ligne et génère des rapports d'apprentissage et des suggestions personnalisées.
