Cara mereka bentuk sistem yang menyokong sistem pengesyoran dan pembelajaran diperibadikan dalam menjawab soalan dalam talian

Cara mereka bentuk sistem yang menyokong sistem pengesyoran dan pembelajaran diperibadikan dalam menjawab soalan dalam talian

Dengan perkembangan Internet dan pembaharuan pendidikan, pembelajaran dalam talian telah menjadi cara pembelajaran yang popular. Dalam proses pembelajaran dalam talian, cara meningkatkan kesan pembelajaran pelajar dan memenuhi keperluan peribadi mereka telah menjadi isu penting. Antaranya, sistem pengesyoran dan pembelajaran diperibadikan adalah dua teknologi utama.

Artikel ini akan memperkenalkan cara mereka bentuk sistem yang menyokong sistem pengesyoran dan pembelajaran diperibadikan dalam menjawab soalan dalam talian, serta menyediakan beberapa contoh kod khusus.

1. Reka Bentuk Sistem

Pertama, kita perlu membina model pengetahuan pelajar. Pengetahuan boleh disusun dan diwakili menggunakan kaedah seperti graf pengetahuan. Graf pengetahuan boleh mewakili hubungan antara elemen pengetahuan dalam bentuk nod dan tepi Dengan membina pepohon sistem pengetahuan dengan perhubungan atasan dan bawahan, ia dapat membantu pelajar lebih memahami struktur pengetahuan.

Seterusnya, kami perlu mengumpul data tingkah laku pembelajaran pelajar. Melalui rekod menyemak imbas pelajar, rekod jawapan, masa belajar dan data lain, minat belajar pelajar, tahap pembelajaran dan sebagainya boleh dianalisis.

Kemudian, kami perlu mereka bentuk algoritma pengesyoran untuk mengesyorkan soalan ujian untuk pelajar yang sesuai dengan keperluan pembelajaran mereka. Algoritma pengesyoran biasa ialah algoritma penapisan kolaboratif. Algoritma penapisan kolaboratif menggunakan data sejarah tingkah laku pelajar dan data tingkah laku pelajar lain untuk melakukan pengiraan persamaan untuk mengesyorkan soalan ujian yang sesuai dengan minat pelajar.

2. Pembelajaran yang diperibadikan

Berdasarkan sistem pengesyoran, kami boleh terus mencapai pembelajaran yang diperibadikan. Pembelajaran peribadi adalah untuk menyediakan pelajar dengan sumber dan perkhidmatan pembelajaran yang sepadan berdasarkan tingkah laku pembelajaran dan tahap kebolehan mereka, dengan itu memaksimumkan kesan pembelajaran.

Pembelajaran peribadi boleh dicapai melalui aspek berikut:

(1) Beri soalan ujian pelbagai kesukaran dan jenis mengikut tahap kebolehan pelajar dan matlamat pembelajaran.

(2) Menyediakan alat bantu pembelajaran yang sepadan dan strategi penyelesaian masalah mengikut kelemahan pelajar.

(3) Laraskan laluan pembelajaran dan kemajuan pembelajaran mengikut kemajuan pembelajaran dan tahap pemahaman pelajar.

3. Contoh Kod

Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menggunakan Python untuk melaksanakan fungsi asas sistem pengesyoran:

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)

Dalam kod di atas, dengan mengira persamaan antara vektor minat pelajar dan matriks vektor soalan ujian, Pilih soalan ujian yang mempunyai persamaan tertinggi sebagai soalan ujian yang disyorkan.

4. Ringkasan

Dengan mereka bentuk sistem yang menyokong sistem pengesyoran dan pembelajaran diperibadikan dalam menjawab soalan dalam talian, ia boleh membantu pelajar belajar dengan lebih baik dan meningkatkan hasil pembelajaran. Pada masa yang sama, dengan menganalisis tingkah laku dan kebolehan pembelajaran pelajar, sumber dan perkhidmatan pembelajaran yang diperibadikan boleh disediakan untuk pelajar untuk memenuhi keperluan pembelajaran mereka yang berbeza.

Atas ialah kandungan terperinci Cara mereka bentuk sistem yang menyokong sistem pengesyoran dan pembelajaran diperibadikan dalam menjawab soalan dalam talian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!