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Avec le développement rapide de l'éducation en ligne, les systèmes de réponses aux questions en ligne sont devenus une partie importante du processus d'apprentissage. Afin de mieux améliorer l'effet d'apprentissage, la fonction d'ajustement dynamique de la difficulté du test est particulièrement critique. Cet article partagera la méthode de mise en œuvre d'ajustement automatique de la difficulté des questions de test en fonction du niveau de capacité de l'apprenant et joignez des exemples de code pertinents pour une référence facile par les développeurs.
La première étape dans la réalisation de la difficulté est de classer raisonnablement les questions de test. Les questions de test sont généralement divisées en niveaux simples, moyens et difficiles, et sont divisés selon des facteurs tels que la couverture du point de connaissance, la complexité du type de questions et les idées de résolution de problèmes. Dans le même temps, le niveau de capacité de l'apprenant doit être évalué, ce qui peut être accompli grâce aux données de réponse historique, aux résultats des tests ou aux évaluations spéciales. Les méthodes d'évaluation courantes incluent la division hiérarchique, le classement des centiles et l'analyse basée sur le modèle IRT (Théorie de la réponse au projet).
Selon le niveau de capacité de l'apprenant, le système doit filtrer automatiquement les questions de test de la difficulté correspondante. Par exemple, les apprenants ayant des capacités plus faibles préfèrent recommander des questions simples, tandis que ceux qui ont des capacités plus élevées correspondent aux questions modérées ou difficiles. Une formule de notation peut être utilisée pour combiner la capacité de l'apprenant et la plage de score correspondant à la difficulté des questions de test pour calculer les scores de test appropriés, afin de compléter la sélection dynamique des questions de test.
Def Get_Difficulty (niveau, capacité):
# Définissez la relation entre la difficulté de la question du test et la plage de score Difficulty_Range = {
"Easy": (0, 3),
"Medium": (4, 7),
"dur": (8, 10)
}
# Calculez la plage de score de test min_score = difficile
max_score = difficile
difficile_score = min_score + (max_score - min_score) *
retour difficile_score
DEF SELECT_QUESTION (Questions, capacité):
# Selected_question = aucun
max_score = 0
pour la question dans les questions:
difficulté = question ["difficulté"]
difficile_score = get_difficulty (difficulté, capacité)
Si difficile_score> max_score:
max_score = difficile_score
SELECT_QUESTION = Question
Retour sélectionner_question
# Questions de code de test = [
{"id": 1, "difficulté": "Easy", "Content": "Question 1"},
{"id": 2, "difficulté": "Medium", "Content": "Question 2"},
{"id": 3, "difficulté": "dur", "contenu": "Question 3"}
]]
capacité = 0,8
selected_question = select_question (questions, capacité)
print (Selected_question)Le code ci-dessus montre comment calculer le score de test en fonction de la valeur de la capacité et sélectionner la question la plus appropriée. Dans les projets réels, cette logique peut être intégrée dans la plate-forme de réponse aux questions en ligne et attirer dynamiquement des questions dans la banque de test dans la base de données. Dans le même temps, la technologie d'apprentissage automatique peut être utilisée pour effectuer une analyse approfondie des données de réponse des apprenants, optimiser en continu l'algorithme d'adaptation de difficulté et améliorer l'effet de recommandation personnalisé.
La clé pour réaliser l'adaptation à la difficulté des questions de test dans le système de réponse en ligne est de clarifier le niveau de difficulté des questions de test, d'évaluer avec précision la capacité de l'apprenant et de sélectionner dynamiquement les questions de test en fonction de cela. Cela répond non seulement aux besoins des différents apprenants, mais améliore également considérablement l'efficacité et l'expérience d'apprentissage. J'espère que cet article vous sera utile de développer des fonctions connexes.
