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オンライン教育の急速な発展に伴い、オンラインの質問解決システムは学習プロセスの重要な部分になりました。学習効果を改善するために、テストの難易度の動的調整関数は特に重要です。この記事では、学習者の能力レベルに基づいてテストの質問の難易度を自動的に調整する実装方法を共有し、開発者による簡単な参照のために関連するコードの例を添付します。
難易度の適応を達成する最初のステップは、テストの質問を合理的に評価することです。テストの質問は一般に、単純な、中程度、困難なレベルに分割され、ナレッジポイントカバレッジ、質問タイプの複雑さ、問題解決のアイデアなどの要因に応じて分割されます。同時に、学習者の能力レベルを評価する必要があります。これは、過去の回答データ、テストスコア、または特別な評価を通じて達成できます。一般的な評価方法には、階層分割、パーセンタイルランキング、およびIRT（プロジェクト応答理論）モデルに基づく分析が含まれます。
学習者の能力レベルに従って、システムは対応する難易度のテスト質問を自動的にフィルタリングする必要があります。たとえば、能力が低い学習者は簡単な質問を推奨することを好みますが、能力が高い人は中程度または難しい質問と一致します。スコアリングフォーミュラを使用して、テスト質問の動的選択を完了するために、テストの質問の難しさに対応する学習者の能力とスコア範囲を組み合わせることができます。
def get_difficulty（レベル、能力）：
＃テストの質問の難易度とスコア範囲の難易度の関係を意味します_range = {
「簡単」：（0、3）、
「真ん中」：（ 4、7）、
「ハード」：（ 8、10）
}
＃テストスコアの範囲min_score = difform_range [level] [0]を計算しますする
max_score = difform_range [level] [1]
highled_score = min_score +（max_score -min_score） *能力
難易度を戻るします
def select_question（質問、能力）：
＃selected_question = none
max_score = 0
質問の質問について：
難易度=質問[「難易度」]
highled_score = get_difficulty（難易度、能力）
highled_score> max_scoreの場合：
max_score = harforg_score
selected_question = question
selected_questionを戻るします
＃テストコードの質問= [
{"id"：1、 "難易度"： "easy"、 "content"： "question 1"}、
{"id"：2、 "難易度"： "medium"、 "content"： "question 2"}、
{"id"：3、 "難易度"： "hard"、 "content"： "質問3"}
]
能力= 0.8
selected_question = select_question（質問、能力）
print（selected_question）上記のコードは、能力値に基づいてテストスコアを計算し、最も適切な質問を選択する方法を示しています。実際のプロジェクトでは、このロジックをオンライン質問応答プラットフォームに統合し、データベースのテストバンクに動的に質問を描くことができます。同時に、機械学習技術を使用して、学習者の回答データの詳細な分析を実施し、難易度適応アルゴリズムを継続的に最適化し、パーソナライズされた推奨効果を改善できます。
オンライン応答システムのテスト質問の難易度への適応を達成するための鍵は、テストの質問の難易度を明確にし、学習者の能力を正確に評価し、これに基づいてテストの質問を動的に選択することです。これは、さまざまな学習者のニーズを満たすだけでなく、学習効率と経験を大幅に改善します。この記事があなたが関連する機能を開発するのに役立つことを願っています。
