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オンライン教育の継続的な普及により、回答機能は主要な教育プラットフォームのコアモジュールになりました。ユーザーエクスペリエンスを改善し、質問に答えるためには、科学的知識ポイントシステムが重要です。ユーザーが質問を正確に見つけるのに役立つだけでなく、プラットフォームのデータ分析とパーソナライズされた推奨事項のサポートも提供します。
ナレッジポイントシステムには、明確な階層区分が必要であり、通常はツリー構造を使用して編成されます。各ノードは特定のナレッジポイントを表し、親子ノードは広範なものから詳細まで階層的な関係を形成します。たとえば、数学は「代数」や「ジオメトリ」などの主要なカテゴリに分けることができ、特定の知識コンテンツは各カテゴリの下で細分化されます。
データ構造に関しては、データベース内の次のフィールドを使用して、知識ポイントを定義することをお勧めします。
テーブルナレッジ_pointsを作成する（ id intプライマリキーAuto_increment、 名前varchar（255）nullではありません、 parent_id intデフォルトnull ）;
Parent_idフィールドを設定することにより、各ナレッジポイント間の優れたレベルの関係を確立し、それにより完全なナレッジポイントツリー構造を構築できます。
応答インターフェイスは、関連する質問コンテンツを必要に応じてロードするために、知識ポイントパラメーターの着信をサポートする必要があります。次のフィールドは、質問データテーブルで考慮する必要があります。
テーブルの質問を作成します（ id intプライマリキーAuto_increment、 コンテンツテキストはnullではなく、 オプションテキストはnullではなく、 recort_answer varchar（10）nullではなく、 knowlede_point_id int not null ）;
ユーザーが質問回答リクエストを提出すると、システムはナレッジポイントIDに基づいて質問バンクと一致し、対応する質問を検索して判断します。
ユーザーが質問を選択できるようにするために、ツリー構造に基づいたナレッジポイントナビゲーションインターフェイスを開発できます。フロントエンドは、各ナレッジポイントノードを非同期に表示し、ユーザーがクリックしてノードの下に質問のリストをロードします。
バックエンドは、完全なナレッジポイントツリーを再帰的にクエリまたは構築することにより、フロントエンドにデータ構造のサポートを提供します。例えば：
function getKnowleDgetRee（$ parentID = null）{
$ result = [];
$ nodes = fetchknowledgepointsbyparent（$ parentid）;
foreach（$ nodes as $ node）{
$ children = getKnowleDgetree（$ node ['id']）;
if（$ children）{
$ node ['children'] = $ children;
}
$ result [] = $ node;
}
$ resultを戻るします。
}
ユーザーの回答動作に基づいて、システムは関連する質問をインテリジェントに推奨できます。特定の知識ポイントのユーザーの習熟を分析した後、エラーや隣接する知識ポイントになりやすい質問を推奨して、パーソナライズされた学習を実現します。
推奨アルゴリズムは、単純なラベルマッチングから始まるコラボレーションフィルタリングまたはコンテンツ推奨モデルに徐々に進化できます。例えば：
質問から *質問を選択します where knowledge_point_id in（ Knowledge_Relationsからrelated_idを選択します base_id =？ ）） rand（）による注文 制限10;
上記の例では、現在のナレッジポイントと同様の質問について、事前定義されたナレッジポイント関連関係をユーザーに推奨します。
完全なオンライン応答ナレッジポイントシステムを構築するには、データ構造とユーザーインタラクションプロセスの合理的な設計だけでなく、全体的な学習効果を改善するための推奨メカニズムの導入も必要です。科学的に知識ポイントを整理することにより、ユーザーは学習コンテンツをより効率的に配置でき、システムはよりインテリジェントにパーソナライズされたサービスを提供できます。
