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온라인 교육의 지속적인 대중화로 응답 기능은 주요 교육 플랫폼의 핵심 모듈이되었습니다. 사용자 경험을 향상시키고 질문에 답하기 위해 과학적 지식 지점 시스템이 중요합니다. 사용자가 질문을 정확하게 찾는 데 도움이 될뿐만 아니라 플랫폼의 데이터 분석 및 개인화 된 권장 사항을 지원합니다.
지식 포인트 시스템은 명확한 계층 적 구분을 가져야하며 일반적으로 트리 구조를 사용하여 구성됩니다. 각 노드는 특정 지식 지점을 나타내며, 부모-자식 노드는 광범위한 것에서 상세하게 계층 적 관계를 형성합니다. 예를 들어, 수학은 "대수"및 "지오메트리"와 같은 주요 범주로 나눌 수 있으며 특정 지식 내용은 각 범주에서 세분화됩니다.
데이터 구조 측면에서 데이터베이스의 다음 필드를 사용하여 지식 포인트를 정의하는 것이 좋습니다.
테이블 생성 knowledge_points ( ID int 기본 키 auto_increment, Varchar (255) 이름은 null, parent_id int 기본 널입니다 );
Parent_ID 필드를 설정하면 각 지식 지점 사이의 우수한 관계를 설정하여 완전한 지식 지점 트리 구조를 구축 할 수 있습니다.
응답 인터페이스는 필요에 따라 관련 질문 내용을로드하기 위해 지식 포인트 매개 변수의 들어오는 것을 지원해야합니다. 질문 데이터 테이블에서 다음 필드를 고려해야합니다.
테이블 질문 만들기 ( ID int 기본 키 auto_increment, 컨텐츠 텍스트는 null이 아닙니다. 옵션 텍스트는 null이 아닙니다. 정확한 _answer varchar (10) null, knowledge_point_id int null null );
사용자가 질문 답변 요청을 제출하면 시스템은 지식 지점 ID를 기반으로 질문 은행과 일치하고 해당 질문을 검색하고 판단합니다.
사용자가 질문을 선택할 수 있도록 트리 구조를 기반으로 한 지식 포인트 탐색 인터페이스를 개발할 수 있습니다. 프론트 엔드는 각 지식 노드 노드를 비동기로 표시하고 사용자는 클릭하여 노드 아래에 질문 목록을로드합니다.
백엔드는 완전한 지식 지점 트리를 재귀 적으로 쿼리하거나 구축하여 프론트 엔드에 대한 데이터 구조 지원을 제공합니다. 예를 들어:
함수 getknowledgetree ($ parentid = null) {
$ result = [];
$ nodes = fetch knowledgepointsbyparent ($ parentid);
foreach ($ 노드로 $ 노드) {
$ children = getknowledGetree ($ node [ 'id']);
if ($ children) {
$ node [ 'children'] = $ children;
}
$ result [] = $ 노드;
}
반환 $ 결과;
}
사용자의 응답 동작에 따라 시스템은 관련 질문을 지능적으로 추천 할 수 있습니다. 사용자의 특정 지식 지점에 대한 숙달을 분석 한 후, 개인화 된 학습을 달성하기 위해 오류 또는 인접한 지식 포인트가 발생하기 쉬운 질문을 권장합니다.
권장 알고리즘은 간단한 레이블 매칭에서 시작하여 협업 필터링 또는 컨텐츠 권장 모델로 점차 발전 할 수 있습니다. 예를 들어:
질문에서 *를 선택하십시오 여기서 knowledge_point_id ( knowledge_relations에서 관련 _id를 선택하십시오 여기서 base_id =? )) Rand ()의 주문 제한 10;
위의 예에서, 사전 정의 된 지식 지점 협회 관계는 현재 지식 지점과 유사한 질문을 사용자에게 권장합니다.
완전한 온라인 응답 지식 지점 시스템을 구축하려면 데이터 구조 및 사용자 상호 작용 프로세스의 합리적인 설계뿐만 아니라 전반적인 학습 효과를 향상시키기위한 권장 메커니즘 도입이 필요합니다. 지식 포인트를 과학적으로 구성함으로써 사용자는 학습 컨텐츠를보다 효율적으로 위치시킬 수 있으며 시스템은 개인화 된 서비스를보다 지능적으로 제공 할 수 있습니다.
