Comment concevoir un système prenant en charge les systèmes de recommandation et l'apprentissage personnalisé dans la réponse aux questions en ligne

Comment concevoir un système prenant en charge le système de recommandation et l'apprentissage personnalisé dans les réponses aux questions en ligne

Avec le développement d'Internet et la réforme de l'éducation, l'apprentissage en ligne est devenu un moyen d'apprentissage populaire. Dans le processus d'apprentissage en ligne, la manière d'améliorer les effets d'apprentissage des apprenants et de répondre à leurs besoins personnalisés est devenue une question importante. Parmi elles, les systèmes de recommandation et l’apprentissage personnalisé sont deux technologies clés.

Cet article expliquera comment concevoir un système prenant en charge les systèmes de recommandation et l'apprentissage personnalisé dans la réponse aux questions en ligne, et fournira quelques exemples de code spécifiques.

1. Conception du système

Tout d’abord, nous devons construire un modèle de connaissances de l’apprenant. Les connaissances peuvent être organisées et représentées à l'aide de méthodes telles que les graphiques de connaissances. Le graphe de connaissances peut représenter la relation entre les éléments de connaissances sous forme de nœuds et de bords. En construisant un arbre du système de connaissances avec des relations supérieures et subordonnées, il peut aider les apprenants à mieux comprendre la structure des connaissances.

Ensuite, nous devons collecter des données sur le comportement d’apprentissage des apprenants. Grâce aux enregistrements de navigation de l'apprenant, aux enregistrements de réponses, au temps d'étude et à d'autres données, l'intérêt d'apprentissage de l'apprenant, son niveau d'apprentissage, etc. peuvent être analysés.

Ensuite, nous devons concevoir un algorithme de recommandation pour recommander aux apprenants des questions de test qui répondent à leurs besoins d'apprentissage. Un algorithme de recommandation courant est l’algorithme de filtrage collaboratif. L'algorithme de filtrage collaboratif utilise les données comportementales historiques de l'apprenant et les données comportementales des autres apprenants pour effectuer des calculs de similarité afin de recommander des questions de test adaptées aux intérêts de l'apprenant.

2. Apprentissage personnalisé

Sur la base du système de recommandation, nous pouvons poursuivre l'apprentissage personnalisé. L'apprentissage personnalisé consiste à fournir aux apprenants des ressources et des services d'apprentissage correspondants en fonction de leur comportement d'apprentissage et de leur niveau de capacité, maximisant ainsi les effets de l'apprentissage.

L'apprentissage personnalisé peut être réalisé à travers les aspects suivants :

(1) Donnez des questions de test de différentes difficultés et types en fonction du niveau de capacité et des objectifs d'apprentissage de l'apprenant.

(2) Fournir des aides à l'apprentissage et des stratégies de résolution de problèmes correspondantes en fonction des faiblesses des apprenants.

(3) Ajustez le parcours d’apprentissage et la progression de l’apprentissage en fonction de la progression de l’apprentissage et du niveau de compréhension de l’apprenant.

3. Exemple de code

Ce qui suit est un exemple de code simple qui montre comment utiliser Python pour implémenter les fonctions de base d'un système de recommandation :

import numpy as np

# 试题向量矩阵
question_matrix = np.array([[1, 1, 0, 0, 1], 
                            [0, 1, 0, 1, 1], 
                            [1, 0, 1, 1, 0]])

# 学生兴趣向量
interest_vector = np.array([1, 1, 0, 0, 1])

# 计算学生兴趣与试题之间的相似度，选取相似度最高的试题作为推荐
similarity = np.dot(question_matrix, interest_vector)
recommended_question = np.argmax(similarity)

print("推荐的试题是：", recommended_question)

Dans le code ci-dessus, en calculant la similarité entre le vecteur d'intérêt de l'étudiant et le Matrice vectorielle des questions de test, sélectionnez les questions de test présentant la plus grande similarité comme questions de test recommandées.

4. Résumé

En concevant un système qui prend en charge les systèmes de recommandation et l'apprentissage personnalisé dans la réponse aux questions en ligne, il peut aider les apprenants à mieux apprendre et à améliorer les résultats d'apprentissage. Dans le même temps, en analysant les comportements et les capacités d’apprentissage des apprenants, des ressources et des services d’apprentissage personnalisés peuvent être fournis aux apprenants pour répondre à leurs différents besoins d’apprentissage.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!