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パーソナライズされた学習レポートと提案をサポートするオンライン質問回答システムを設計する方法

M66 2025-06-26

学習レポートとパーソナライズされた提案をサポートするシステムの設計方法オンライン回答の質問で

ネットワークテクノロジーの開発により、オンライン学習は主流の学習方法の1つになりました。学生が学んだことをよりよく理解し、統合するのを助けるために、オンラインの回答をサポートし、学習レポートとパーソナライズされた提案を生成できるシステムを設計することが重要です。このシステムは、学生の回答に基づいて学習レポートを自動的に生成し、ターゲットを絞った学習提案を提供できます。この記事では、このシステムを設計する方法を詳細に分析し、対応するコードの例を提供します。

オンラインの質問回答プラットフォームを構築します

まず第一に、オンラインの質問応答プラットフォームを設計する必要があります。このプラットフォームは、複数の質問やインターフェイスへの応答など、Webアプリケーションにすることができます。各質問には、後続の分析のためのラベルが必要です。フロントエンドパーツは、HTML、CSS、およびJavaScriptを使用して実装できます。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>オンライン応答えプラットフォーム</title>
    <style type="text/css">
        /* ここでWebページのスタイルを定義します */
    </style>
</head>
<body>
    <h1>オンライン応答えプラットフォーム</h1>
    <div id="questionArea">
        <!-- 質問と答ええインターフェイスは次のとおりです -->
    </div>
    <button id="submitButton">答ええを送信してください</button>
    <script type="text/javascript">
        // ここに本いてくださいJavaScriptコード，处理题目和答え题逻辑
    </script>
</body>
</html>

バックエンド分析と学習レポート生成

次に、生徒の回答を分析し、学習レポートとパーソナライズされた提案を生成するためのバックエンドシステムを設計する必要があります。このバックエンドシステムは、Pythonのフラスコフレームワークを使用して構築できます。

フラスコのインポートフラスコから、リクエスト

app = flask（__name__）

@app.route（ &#39;/submit&#39;、method = [&#39;post&#39;]）
def submit（）：
    ＃学生が提案しますした答ええの結果はここで処理されます＃答ええ結果は、後続の分析しますのためにデータベースに保存できます＃調査レポートとパーソナライズされた提案は、質問の目標記号にベースづいて生成するでき、学生の答ええは「成功」を戻るします。

__name__ == &#39;__main__&#39;の場合：
    app.run（）

上記のコードでは、学生が回答を送信すると、フロントエンドは、POSTリクエストを介して /バックエンドシステムのインターフェイスを/送信する回答を送信します。バックグラウンドでデータを受信した後、さらなる分析を実行し、レポートとパーソナライズされた提案を生成することができます。

フロントエンド表示学習レポートとパーソナライズされた提案

最後に、フロントエンドで学生の研究レポートとパーソナライズされた提案を提示する必要があります。 JavaScriptを使用して、機能のこの部分を処理できます。

document.getElementById（ &#39;SubmitButton&#39;）。AddEventListener（ &#39;Click&#39;、function（）{
    //生徒の答ええをしなければならないるしますvar Answers = getAnswers（）;
    
    //バックグラウンドシステムに答ええ結果を送信しますfetch（ &#39;/submit&#39;、{
        方法：「投稿」、
        ボディ：json.stringify（答ええ）、
        ヘッダー：{
            「コンテンツタイプ」：「アプリケーション/json」
        }
    }）
    .then（function（response）{
        RESPORDS.TEXT（）;
    }）
    .then（function（data）{
        //研究レポートとパーソナライズされた提案ShowReport（data）;
    }）;
}）;

関数getAnswers（）{
    //学生の答ええをしなければならないるするためにロジックを本いてここで結果をしなければならないる}

関数showReport（data）{
    //学習レポートとパーソナライズされた提案をここに急行するためにロジックを本く}

生徒が送信ボタンをクリックすると、フロントエンドは学生の回答結果を背景に送信します。バックグラウンドプロセスが完了すると、生成された学習レポートとパーソナライズされた提案が返され、フロントエンドがこの情報を生徒に表示します。

要約します

学習レポートとオンライン応答質問でパーソナライズされた提案をサポートするシステムを設計するには、HTML、CSS、JavaScript、Pythonなどの複数のテクノロジーの組み合わせが必要です。フロントエンドのコラボレーションを通じて、学生は質問に答える結果を分析し、学習レポートとパーソナライズされた提案を生成できます。これは、学生が知識をより良くするのに役立つだけでなく、学習のパーソナライズと効率を向上させるのにも役立ちます。

上記は単純なシステム設計の例であり、実際の開発中に特定のニーズに応じて最適化および調整する必要があります。たとえば、データストレージ、ユーザー認証、インターフェイスの最適化、その他の問題を考慮する必要があります。この記事が、オンラインの回答をサポートし、学習レポートとパーソナライズされた提案を生成するシステムを設計する方法をよりよく理解するのに役立つことを願っています。

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