オンライン質問応答における AI スコアリングをサポートするシステムを設計する方法

オンラインで質問に回答する際の AI 採点をサポートするシステムを設計する方法

人工知能テクノロジーの急速な発展により、従来の手動採点方法では対応できなくなりました。大規模なニーズ オンラインで質問に回答する必要性。効率性と精度を向上させるためには、オンライン質疑応答におけるAI採点を支援するシステム設計が必要です。この記事では、そのようなシステムを設計する方法を説明し、具体的なコード例を示します。

1. 要件分析
設計を行う前に、まずシステム要件を明確にする必要があります。オンライン回答をサポートする AI 採点システムには、次の主要な機能が必要です。

1. 質問のインポートと表示: システムは、質問のインポートをサポートし、学生が質問に答えやすいようにインターフェイスを表示する必要があります。
2. 回答の提出と保存: 学生が質問に回答し終えた後、回答の提出と保存がサポートされる必要があります。
3. 解答の採点: システムは学生が提出した解答を採点し、正確な得点を与えることができる必要があります。
4. 採点結果の表示: システムは、得点ステータスや間違った質問プロンプトなどの採点結果を学生に表示できる必要があります。

2. システム設計
上記の要件に基づいて、次のモジュールを設計できます:

1. 質問バンク管理モジュール: 質問バンクを管理するために使用されます。これには、質問と回答のインポートや、質問のクエリや変更などの操作が含まれます。
2. ユーザー管理モジュール: 登録、ログイン、クエリ、変更操作などの学生情報の管理に使用されます。
3. 解答記録管理モジュール: 解答提出時間、スコア、その他の情報を含む学生の解答記録を保存するために使用されます。
4. AI 採点モジュール: 学生が提出した回答に基づいて採点するために使用され、機械学習アルゴリズムまたは自然言語処理テクノロジーを使用して実装できます。

3. コードの実装
次は、オンライン質問回答における AI スコアリングをサポートするシステムを設計する方法を示す、Python ベースの簡単なサンプル コードです:

import pandas as pd

# 题库管理模块
class QuestionBank:
    def __init__(self):
        self.data = pd.DataFrame(columns=['question', 'answer'])

    def import_question(self, question, answer):
        self.data = self.data.append({'question': question, 'answer': answer}, ignore_index=True)

    def query_question(self, question):
        return self.data[self.data['question'] == question]

# 用户管理模块
class UserManager:
    def __init__(self):
        self.users = {}

    def register(self, username, password):
        self.users[username] = password

    def login(self, username, password):
        return self.users.get(username) == password

# 答题记录管理模块
class AnswerRecordManager:
    def __init__(self):
        self.records = pd.DataFrame(columns=['username', 'question', 'answer', 'score'])

    def submit_answer(self, username, question, answer, score):
        self.records = self.records.append({'username': username, 'question': question, 'answer': answer, 'score': score}, ignore_index=True)

    def query_score(self, username):
        return self.records[self.records['username'] == username]['score']

# AI评分模块
class AIGrading:
    def __init__(self, question_bank):
        self.question_bank = question_bank

    def grade_answer(self, question, answer):
        correct_answer = self.question_bank.query_question(question)['answer'].values[0]
        score = 0 if answer != correct_answer else 100
        return score

# 测试代码
question_bank = QuestionBank()
user_manager = UserManager()
answer_record_manager = AnswerRecordManager()
ai_grading = AIGrading(question_bank)

# 题库导入
question_bank.import_question('2+2=', '4')
question_bank.import_question('3+3=', '6')

# 用户注册与登录
user_manager.register('user1', 'password123')
user_manager.register('user2', 'password456')
print(user_manager.login('user1', 'password123'))  # True
print(user_manager.login('user1', 'wrongpassword'))  # False

# 答题记录提交与评分
answer_record_manager.submit_answer('user1', '2+2=', '4', ai_grading.grade_answer('2+2=', '4'))
answer_record_manager.submit_answer('user1', '3+3=', '7', ai_grading.grade_answer('3+3=', '7'))
print(answer_record_manager.query_score('user1'))  # [100, 0]

IV , 概要
オンライン質問回答における AI スコアリングをサポートするシステムを設計するには、質問のインポート、回答の送信、スコアリング、スコアリング結果の表示などの複数の側面を考慮する必要があります。モジュールを合理的に分割し、適切なデータ構造とアルゴリズムを使用することで、効率的で正確なシステムを実現できます。上記のサンプル コードは、実際のニーズに応じて拡張および最適化できるシンプルな実装アイデアを示しています。

以上がオンライン質問応答における AI スコアリングをサポートするシステムを設計する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。