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개인화 된 학습 보고서 및 제안을 지원하는 온라인 질문 답변 시스템을 설계하는 방법

M66 2025-06-26

온라인 답변 질문에서 학습 보고서 및 개인화 된 제안을 지원하는 시스템을 설계하는 방법

네트워크 기술의 발전으로 온라인 학습은 주류 학습 방법 중 하나가되었습니다. 학생들이 배운 내용을 더 잘 이해하고 통합 할 수 있도록 온라인 답변을 지원하고 학습 보고서와 개인화 된 제안을 생성 할 수있는 시스템을 설계하는 것이 중요합니다. 이 시스템은 학생들의 답변을 기반으로 학습 보고서를 자동으로 생성하고 대상 학습 제안을 제공 할 수 있습니다. 이 기사는이 시스템을 설계하고 해당 코드 예제를 제공하는 방법을 자세히 분석합니다.

온라인 질문 응답 플랫폼을 구축하십시오

우선, 우리는 온라인 질문 응답 플랫폼을 설계해야합니다. 이 플랫폼은 여러 질문과 인터페이스에 대한 답변을 포함하여 웹 응용 프로그램 일 수 있습니다. 각 질문에는 후속 분석을위한 레이블이 있어야합니다. 프론트 엔드 부분은 HTML, CSS 및 JavaScript를 사용하여 구현할 수 있습니다.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>온라인 응답 플랫폼</title>
    <style type="text/css">
        /* 여기에서 웹 페이지의 스타일을 정의하십시오 */
    </style>
</head>
<body>
    <h1>온라인 응답 플랫폼</h1>
    <div id="questionArea">
        <!-- 질문과 답변 인터페이스는 다음과 같습니다 -->
    </div>
    <button id="submitButton">답을 제출하십시오</button>
    <script type="text/javascript">
        // 여기에 쓰십시오JavaScript암호，질문을 처리하고 논리에 응답합니다
    </script>
</body>
</html>

백엔드 분석 및 학습 보고서 생성

다음으로 학생들의 답변을 분석하고 학습 보고서와 개인화 된 제안을 생성하기 위해 백엔드 시스템을 설계해야합니다. 이 백엔드 시스템은 Python의 Flask 프레임 워크를 사용하여 구축 할 수 있습니다.

플라스크 가져 오기 플라스크에서 요청

app = flask (__ name__)

@app.route ( &#39;/제출&#39;, method = [ &#39;post&#39;]))
def 제출 () :
    # 학생들이 제출 한 답변 결과는 여기에서 처리됩니다.# 답변 결과는 후속 분석을 위해 데이터베이스에 저장 될 수 있습니다.# 연구 보고서 및 개인화 된 제안은 질문 목표 부호와 학생의 답변 반환 &#39;성공&#39;을 기반으로 생성 할 수 있습니다.

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

위의 코드에서 학생이 답변을 제출하면 프론트 엔드는 게시물 요청을 통해 백엔드 시스템의 인터페이스 /제출 에 대한 답변을 보냅니다. 백그라운드에서 데이터를 수신 한 후 추가 분석을 수행하고 보고서 및 개인화 된 제안을 생성 할 수 있습니다.

프론트 엔드 디스플레이 학습 보고서 및 개인화 된 제안

마지막으로, 우리는 학생들의 연구 보고서와 개인화 된 제안을 프론트 엔드에서 제시해야합니다. JavaScript는 기능 의이 부분을 처리하는 데 사용될 수 있습니다.

document.getElementById ( &#39;doputbutton&#39;). addeventListener ( &#39;click&#39;, function () {
    // 학생들의 답변을 얻습니다. var assword = getAnswers ();
    
    // 백그라운드 시스템 페치에 답변 결과를 보내십시오 ( &#39;/제출&#39;, {
        방법 : &#39;post&#39;,
        바디 : JSON.Stringify (답변),
        헤더 : {
            &#39;Content-Type&#39;: &#39;Application/JSON&#39;
        }
    })
    . 그런 다음 (함수 (응답) {
        return response.text ();
    })
    . 그런 다음 (함수 (데이터) {
        // 학습 보고서 표시 및 개인화 된 제안 ShowReport (데이터);
    });
});

함수 getAnswers () {
    // 여기에서 학생들의 답변을 얻기 위해 논리를 작성하십시오}

함수 showreport (data) {
    // 학습 보고서와 개인화 된 제안을 표시하기위한 논리를 작성하십시오}

학생이 제출 버튼을 클릭하면 프론트 엔드는 학생의 답변 결과를 배경으로 보냅니다. 배경 프로세스가 완료되면 생성 된 학습 보고서와 개인화 된 제안이 반환되며 프론트 엔드는이 정보를 학생들에게 표시합니다.

요약

온라인 응답 질문에서 학습 보고서 및 개인화 된 제안을 지원하는 시스템을 설계하려면 HTML, CSS, JavaScript 및 Python을 포함한 여러 기술이 필요합니다. 프론트 엔드 협업을 통해 학생들은 질문에 답변 한 결과를 분석하고 학습 보고서를 생성하며 개인화 된 제안을 할 수 있습니다. 이것은 학생들이 더 나은 마스터 지식을 도울뿐만 아니라 개인화와 학습 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

위는 간단한 시스템 설계 예제이며 실제 개발 중 특정 요구에 따라 최적화되고 조정되어야합니다. 예를 들어, 데이터 저장, 사용자 인증, 인터페이스 최적화 및 기타 문제를 고려해야합니다. 이 기사가 온라인 답변을 지원하고 학습 보고서 및 개인화 된 제안을 생성하는 시스템을 설계하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이되기를 바랍니다.

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