So implementieren Sie die Funktion zur Anpassung der Frageschwierigkeit bei der Online-Beantwortung von Fragen

So implementieren Sie die Testschwierigkeitsanpassungsfunktion bei Online-Antworten

Mit dem Aufkommen der Online-Bildung entscheiden sich immer mehr Lernende für das Lernen im Internet. Die Beantwortung von Online-Fragen ist ein sehr wichtiger Teil, und ihre Funktion zur Anpassung der Frageschwierigkeit spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Lernergebnisse. In diesem Artikel wird erläutert, wie die Funktion zur Anpassung der Frageschwierigkeit bei der Beantwortung von Online-Fragen implementiert wird, und es werden einige spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Der Schlüssel zur Realisierung der adaptiven Testschwierigkeitsfunktion besteht darin, den Schwierigkeitsgrad der Testfragen dynamisch an das Fähigkeitsniveau des Lernenden anzupassen. Im Folgenden wird ein adaptiver Algorithmus für die Schwierigkeit von Testfragen vorgestellt, der auf den Antworten der Lernenden basiert.

1. Bestimmen Sie den Schwierigkeitsgrad der Testfragen
   Zuerst müssen Sie die Testfragen in verschiedene Schwierigkeitsgrade einteilen, z. B. leicht, mittel und schwer. Der Schwierigkeitsgrad der Testfragen kann anhand der Eigenschaften der Testfragen wie Wissenspunkte, Fragetypen und Problemlösungsideen bestimmt werden. Unterschiedliche Schwierigkeitsgrade von Testfragen können unterschiedlichen Bewertungsbereichen entsprechen.
2. Beurteilen Sie das Leistungsniveau des Lernenden.
   Bevor der Lernende mit der Beantwortung von Fragen beginnt, muss sein Leistungsniveau beurteilt werden. Die Bewertung kann anhand der historischen Antwortdaten, Ergebnisse oder speziellen Tests der Lernenden erfolgen. Es können einige gängige Methoden zur Fähigkeitsbewertung verwendet werden, beispielsweise die Ranking-Methode, die Perzentilmethode oder IRT (Item Response Theory).
3. Wählen Sie Testfragen basierend auf dem Fähigkeitsniveau des Lernenden.
   Wählen Sie Testfragen, die für das Fähigkeitsniveau des Lernenden geeignet sind. Beispielsweise können Sie für schwache Lernende Testfragen mit leichtem Schwierigkeitsgrad wählen; für Lernende mit starken Lernfähigkeiten können Sie Testfragen mit mittlerem oder schwierigem Schwierigkeitsgrad wählen. Mithilfe einer Berechnungsformel können Sie den Bewertungsbereich der Testfragen basierend auf dem Leistungsniveau des Lernenden und dem Schwierigkeitsgrad der Testfragen berechnen und dann die Testfragen basierend auf dem Bewertungsbereich auswählen.

Das Folgende ist ein Beispielcode der adaptiven Testschwierigkeitsfunktion, um die obige Implementierungsidee kurz zu veranschaulichen:

def get_difficulty(level, ability):
    # 定义试题难度与得分范围的关系
    difficulty_range = {
        "easy": (0, 3),
        "medium": (4, 7),
        "hard": (8, 10)
    }

    # 根据能力水平和试题难度等级计算试题分数范围
    min_score = difficulty_range[level][0]
    max_score = difficulty_range[level][1]
    difficulty_score = min_score + (max_score - min_score) * ability

    return difficulty_score

def select_question(questions, ability):
    # 根据学习者能力水平选择试题
    selected_question = None
    max_score = 0

    for question in questions:
        difficulty = question["difficulty"]
        difficulty_score = get_difficulty(difficulty, ability)

        if difficulty_score > max_score:
            max_score = difficulty_score
            selected_question = question

    return selected_question

# 测试代码
questions = [
    {"id": 1, "difficulty": "easy", "content": "问题1"},
    {"id": 2, "difficulty": "medium", "content": "问题2"},
    {"id": 3, "difficulty": "hard", "content": "问题3"}
]
ability = 0.8

selected_question = select_question(questions, ability)
print(selected_question)

Im obigen Code wählt die get_difficulty函数根据试题难度等级和学习者能力水平计算试题的分数范围。select_question-Funktion geeignete Testfragen basierend auf dem Fähigkeitsniveau des Lernenden aus.

In praktischen Anwendungen muss der obige Code in das Online-Fragebeantwortungssystem eingebettet und entsprechend den tatsächlichen Anforderungen angepasst und erweitert werden. Darüber hinaus können maschinelles Lernen und andere Technologien kombiniert werden, um den adaptiven Algorithmus für die Schwierigkeit der Frage zu optimieren und zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Implementierung der Testschwierigkeitsanpassungsfunktion bei der Online-Fragenbeantwortung hauptsächlich die Bestimmung des Schwierigkeitsgrads der Testfragen, die Beurteilung des Fähigkeitsniveaus des Lernenden und die Auswahl von Testfragen basierend auf dem Fähigkeitsniveau erfordert. Durch die dynamische Anpassung des Schwierigkeitsgrads von Testfragen können die Bedürfnisse der Lernenden besser erfüllt und die Lerneffekte verbessert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie die Funktion zur Anpassung der Frageschwierigkeit bei der Online-Beantwortung von Fragen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!