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オンライン質問応答システムを設計する場合、重要な機能は、ユーザーの回答レベルに応じて質問の難易度を動的に調整し、より的を絞った課題を提供することです。この記事では、質問の回答難易度を上げる機能の実装方法と具体的なコード例を詳しく紹介します。
まず、ユーザーの回答レベルを評価する方法を決定する必要があります。ユーザーの正答率や解答速度などから判断する方法が一般的です。正解率は、ユーザーが正解した質問の数を質問の総数で割ることで計算できます。回答速度は、ユーザーが質問に回答するのにかかる時間を記録することで取得できます。
次に、質問の難易度を調整するための戦略を定義する必要があります。一般的な方法は、変数難易度を使用して質問の難易度係数を表すことです。難易度係数が高いほど、問題は難しくなります。システムでは、通常、各質問にはある程度の難易度があり、それを質問の属性としてデータベースに保存できます。
システムは、ユーザーの正答率に基づいて問題の難易度を動的に調整できます。ユーザの正答率が高い場合には、問題の難易度係数を適切に上げて、より難しい問題を提供する。それ以外の場合は、難易度係数が減り、より簡単な問題が提供されます。
ランダムにインポート
クラスの質問:
def __init__(自分の、コンテンツ、難易度):
self.content = コンテンツ
self.difficulty = 難易度
クラス質問バンク:
def __init__(自分自身):
self.questions = []
def add_question(自分の、コンテンツ、難易度):
question = 質問(コンテンツ、難易度)
self.questions.append(質問)
def get_question(self, user_correct_rate):
filtered_questions = [question.difficulty <= user_correct_rate の場合、self.questions 内部の質問に対する質問]
filtered_questions の場合:
ランダムを戻るす.choice(filtered_questions)
それ以外：
なしを戻るす
#質問バンクの初期化 question_bank = QuestionBank()
question_bank.add_question("質問 1", 0.2)
question_bank.add_question("質問 2", 0.5)
question_bank.add_question("質問 3", 0.8)
# ユーザーの答ええプロセスをシミュレートします user_correct_answers = 0
user_total_answers = 0
True の場合:
# ユーザーのただ答え率を得る user_correct_rate = user_correct_answers / user_total_answers if user_total_answers > 0 else 0
# ユーザーのただ答え率にベースづいて適切な難問を得る = question_bank.get_question(user_correct_rate)
質問の場合:
# ユーザーに質問を急行し、ユーザーの答ええをによるけ選ぶります user_answer = input(question.content)
# user_answer == "ただ解" の場合、ユーザーの答ええがただしいかどうかを判断し、ユーザーの答ええステータスを更新するします。
user_correct_answers += 1
user_total_answers += 1
# user_correct_answers % 5 == 0 の場合、ユーザーのただ答え率に応じて質問の難易度を調整します。
質問.難易度 += 0.1
print("質問の難易度が優れたがった！")
それ以外：
壊す
print("答ええは終わりわり")上記の実装により、ユーザーの回答パフォーマンスに応じて質問の難易度を動的に調整するオンライン質問応答システムを構築できます。これにより、ユーザーは自分のレベルに合わせた質問を得ることができるだけでなく、質問に答えることがより興味深くやりがいのあるものになります。実際のニーズに応じてサンプル コードを拡張および最適化し、特定のアプリケーション シナリオを満たすことができます。
