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온라인 질의 응답 시스템을 설계할 때 중요한 기능은 사용자의 응답 수준에 따라 질문의 난이도를 동적으로 조정하여 보다 목표화된 과제를 제공하는 것입니다. 이번 글에서는 질문의 난이도를 높이는 기능을 구현하는 방법을 자세히 소개하고 구체적인 코드 예시를 제공하겠습니다.
먼저, 사용자의 응답 수준을 어떻게 평가할지 결정해야 합니다. 사용자의 정답률과 답변 속도를 기준으로 판단하는 것이 일반적인 방법이다. 정확도는 사용자가 올바르게 대답한 질문 수를 총 질문 수로 나누어 계산할 수 있습니다. 응답 속도는 사용자가 질문에 대답하는 데 걸리는 시간을 기록하여 얻을 수 있습니다.
다음으로 문제의 난이도를 조정하기 위한 전략을 정의해야 합니다. 일반적인 방법은 가변 난이도를 사용하여 문제의 난이도 계수를 나타내는 것입니다. 난이도 계수가 높을수록 문제가 더 어려워집니다. 시스템에서 각 질문에는 일반적으로 특정 난이도가 있으며, 이는 데이터베이스에 질문 속성으로 저장될 수 있습니다.
시스템은 사용자의 정답률에 따라 질문의 난이도를 동적으로 조정할 수 있습니다. 사용자의 정답률이 높을수록 문제의 난이도가 적절하게 높아져 더욱 어려운 문제가 제공됩니다. 그렇지 않으면 난이도 계수가 감소하고 더 쉬운 문제가 제공됩니다.
무작위로 가져오기
수업 질문:
def __init__(자체, 내용, 난이도):
self.content = 콘텐츠
self.difficulty = 어려움
클래스 QuestionBank:
def __init__(self):
self.questions = []
def add_question(자체, 내용, 난이도):
질문 = 질문(내용, 난이도)
self.questions.append(질문)
def get_question(self, user_corright_rate):
Filtered_questions = [question.difficulty <= user_corright_rate인 경우 self.questions의 질문에 대한 질문]
필터링_질문인 경우:
무작위.선택(filtered_questions)을 반환합니다.
또 다른:
반환 없음
#문제은행 초기화 Question_bank = QuestionBank()
Question_bank.add_question("질문 1", 0.2)
Question_bank.add_question("질문 2", 0.5)
Question_bank.add_question("질문 3", 0.8)
# 사용자 응답 프로세스를 시뮬레이션합니다. user_corright_answers = 0
user_total_answers = 0
True인 동안:
# 사용자의 정답률을 구합니다. user_corrent_rate = user_corrent_answers / user_total_answers if user_total_answers > 0 else 0
# 사용자의 정답률을 바탕으로 적절하게 어려운 문제를 구한다 =question_bank.get_question(user_corright_rate)
질문이 있는 경우:
# 사용자에게 질문을 표시하고 사용자의 답변을 받습니다. user_answer = input(question.content)
# 사용자의 답변이 올바른지 확인하고 user_answer == "정답"인 경우 사용자의 답변 상태를 업데이트합니다.
user_corright_answers += 1
user_total_answers += 1
#user_corrent_answers % 5 == 0인 경우 사용자의 정답률에 따라 질문의 난이도를 조정합니다.
질문.난이도 += 0.1
print("문제의 난이도가 높아졌습니다!")
또 다른:
부서지다
print("답변이 종료됩니다.")위의 구현을 통해 사용자의 답변 성과에 따라 질문의 난이도를 동적으로 조정하는 온라인 질문 답변 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 수준에 맞는 질문을 더 많이 받을 수 있을 뿐만 아니라 질문에 대한 답변을 더욱 흥미롭고 어렵게 만듭니다. 특정 애플리케이션 시나리오를 충족하기 위해 실제 요구 사항에 따라 샘플 코드를 확장하고 최적화할 수 있습니다.
