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온라인 교육의 빠른 발전으로 온라인 질문 응답 시스템은 학습 과정의 중요한 부분이되었습니다. 학습 효과를 더 잘 향상시키기 위해 테스트의 난이도의 동적 조정 기능이 특히 중요합니다. 이 기사에서는 학습자의 능력 수준을 기반으로 테스트 질문의 어려움을 자동으로 조정하는 구현 방법을 공유하고 개발자가 쉽게 참조 할 수 있도록 관련 코드 예제를 첨부합니다.
난이도 적응을 달성하는 첫 번째 단계는 테스트 질문을 합리적으로 채점하는 것입니다. 시험 질문은 일반적으로 단순하고 중간 및 어려운 수준으로 나뉘며 지식 지점 커버리지, 질문 유형 복잡성 및 문제 해결 아이디어와 같은 요소에 따라 나뉩니다. 동시에 학습자의 능력 수준을 평가해야하며, 이는 역사적 답변 데이터, 시험 점수 또는 특별 평가를 통해 달성 할 수 있습니다. 일반적인 평가 방법에는 계층 구분, 백분위 수 순위 및 IRT (프로젝트 응답 이론) 모델을 기반으로하는 분석이 포함됩니다.
학습자의 능력 수준에 따르면 시스템은 해당 난이도에 대한 테스트 질문을 자동으로 필터링해야합니다. 예를 들어, 능력이 낮은 학습자는 간단한 질문을 권장하는 것을 선호하는 반면 능력이 높은 학습자는 중등도 또는 어려운 질문과 일치합니다. 점수 공식은 테스트 질문의 동적 선택을 완료하기 위해 적절한 테스트 점수를 계산하기 위해 테스트 질문의 어려움에 해당하는 학습자의 능력과 점수 범위를 결합하는 데 사용될 수 있습니다.
def get_difficult (레벨, 능력) :
# 테스트 질문의 난이도와 점수 범위 DIFIGNINTING_RANGE = {의 관계를 정의합니다.
"쉬운": (0, 3),
"중간": (4, 7),
"하드": (8, 10)
}
# 테스트 점수 범위 계산 Min_Score = DIFFICENTUNTER_RANGE [LEVEL] [0]
max_score = defficence_range [level] [1]
DIFFIRINGINTING_SCORE = min_Score + (Max_Score -Min_Score) * 능력
DIFFICENTINTING_SCORE를 반환합니다
def select_question (질문, 능력) :
# selected_question = 없음
max_score = 0
질문에 대한 질문 :
난이 = 질문 [ "난이도"]
DIFFIRINGINTING_SCORE = get_difficult (난이도, 능력)
DIFFIRNINGS_SCORE> MAX_SCORE :
max_score = harid_score
selected_question = 질문
selected_question을 반환합니다
# 테스트 코드 질문 = [
{ "id": 1, "난이도": "Easy", "Content": "Question 1"},
{ "id": 2, "난이도": "medium", "content": "Question 2"},
{ "id": 3, "난이도": "hard", "content": "Question 3"}}
]]
능력 = 0.8
selected_question = select_question (질문, 능력)
print (selected_question)위의 코드는 능력 값에 따라 테스트 점수를 계산하는 방법을 보여주고 가장 적합한 질문을 선택합니다. 실제 프로젝트 에서이 논리는 온라인 질문 응답 플랫폼에 통합 될 수 있으며 데이터베이스의 테스트 뱅크에 질문을 동적으로 그릴 수 있습니다. 동시에, 기계 학습 기술을 사용하여 학습자의 답변 데이터에 대한 심층 분석을 수행하고, 어려움 적응 알고리즘을 지속적으로 최적화하며, 개인화 된 추천 효과를 향상시킬 수 있습니다.
온라인 응답 시스템에서 테스트 문제의 어려움에 대한 적응을 달성하기위한 핵심은 테스트 질문의 난이도를 명확히하고 학습자의 능력을 정확하게 평가하며이를 기반으로 테스트 질문을 동적으로 선택하는 것입니다. 이것은 다른 학습자의 요구를 충족시킬뿐만 아니라 학습 효율성과 경험을 크게 향상시킵니다. 이 기사가 관련 기능을 개발하는 데 도움이되기를 바랍니다.
