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온라인 질문 답변에 답변 통계 기능을 구현하는 방법Sep 25, 2023 pm 02:21 PM
성취하다온라인으로 질문에 답하세요답변 통계

온라인 질문 답변에 답변 통계 기능을 구현하는 방법

온라인 답변에서 답변 통계 기능을 구현하려면 구체적인 코드 예제가 필요합니다.

온라인 답변 시스템에서 답변 통계 기능은 학생들의 답변을 이해하고 교육 효과를 평가하는 데 매우 중요합니다. 이 글에서는 프로그래밍을 통해 온라인 질의응답에서 답변 통계 기능을 구현하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 응답 통계 요구 사항

온라인 응답 시스템의 응답 통계 기능에는 최소한 다음 요구 사항이 포함되어야 합니다.

  1. 전체 통계: 총 인원, 질문에 응답한 사람 수, 총 답변 수 등
  2. 개인 답변 점수 통계: 정답 수, 오답 수 등 각 학생의 답변 점수를 볼 수 있습니다.
  3. 통계적 문제현황 : 문제별 정답률, 오답률 등의 통계정보를 확인할 수 있습니다.
  4. 답안 분석: 답안 데이터를 분석하고 난이도 계수, 차별성 등 몇 가지 지표를 제공할 수 있습니다.

2. 데이터베이스를 사용하여 답변 데이터 저장

답안 통계 기능을 구현할 때 데이터베이스를 사용하여 답변 데이터를 저장하는 것이 가장 좋습니다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스나 MongoDB와 같은 비관계형 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

먼저 학생 테이블과 질문 테이블을 만듭니다. 학생 테이블에는 최소한 학생 ID, 이름 및 기타 필드가 포함되고, 질문 테이블에는 최소한 질문 ID, 질문 내용, 답변 및 기타 필드가 포함됩니다.

그런 다음 학생들의 답안 데이터를 저장할 답안지를 만듭니다. 답변 테이블에는 최소한 답변 ID, 학생 ID, 질문 ID, 답변 및 기타 필드가 포함됩니다.

3. 전반적인 상황에 대한 통계

전체적인 통계는 데이터베이스의 데이터를 쿼리하여 얻을 수 있습니다. 먼저 총 인원수, 즉 학생 테이블의 레코드 수를 계산합니다. 그런 다음 응답자 수, 즉 답안지의 고유 학생 ID 수를 계산합니다. 마지막으로 총 정답 개수, 즉 답안지의 기록 개수를 계산합니다.

구체적인 코드 예시는 다음과 같습니다.

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='online_test')
cursor = conn.cursor()

# 统计总人数
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM student")
total_students = cursor.fetchone()[0]

# 统计答题人数
cursor.execute("SELECT DISTINCT student_id FROM answer")
total_answered_students = cursor.fetchone()[0]

# 统计答题总量
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer")
total_answers = cursor.fetchone()[0]

# 打印统计结果
print("总人数:", total_students)
print("答题人数:", total_answered_students)
print("答题总量:", total_answers)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

4. 개별 답변 통계

개별 답변 통계는 답변 테이블에서 지정된 학생 ID의 기록을 조회하여 얻을 수 있습니다. 학생이 올바르게 대답한 질문 수, 잘못 대답한 질문 수 등을 계산할 수 있습니다.

구체적인 코드 예시는 다음과 같습니다.

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='online_test')
cursor = conn.cursor()

# 输入学生ID
student_id = input("请输入学生ID: ")

# 统计答对题目数量
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE student_id=%s AND answer=correct_answer", student_id)
correct_answers = cursor.fetchone()[0]

# 统计答错题目数量
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE student_id=%s AND answer!=correct_answer", student_id)
incorrect_answers = cursor.fetchone()[0]

# 打印统计结果
print("答对题目数量:", correct_answers)
print("答错题目数量:", incorrect_answers)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

5. 통계적 질문 상태

통계적 질문 상태는 답변 테이블에서 지정된 질문 ID의 레코드를 쿼리하여 얻을 수 있습니다. 해당 문제의 정답률, 오답률 등을 카운트할 수 있습니다.

구체적인 코드 예시는 다음과 같습니다.

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='online_test')
cursor = conn.cursor()

# 输入题目ID
question_id = input("请输入题目ID: ")

# 统计答对率
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE question_id=%s AND answer=correct_answer", question_id)
correct_count = cursor.fetchone()[0]

# 统计答错率
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE question_id=%s AND answer!=correct_answer", question_id)
incorrect_count = cursor.fetchone()[0]

# 统计总回答次数
total_count = correct_count + incorrect_count

# 计算答对率和答错率
correct_rate = correct_count / total_count
incorrect_rate = incorrect_count / total_count

# 打印统计结果
print("答对率:", correct_rate)
print("答错率:", incorrect_rate)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

6. 답안 분석

답안 분석은 다양한 지표를 통해 학생들의 답안 성과를 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 각 질문의 난이도 계수와 차별 지수를 계산할 수 있습니다.

난이도는 문제에 답한 학생의 비율을 말하며, 문제 수를 세어 계산할 수 있습니다.

차별이란 질문에 답한 고득점 학생의 비율과 문항에 답한 저득점 학생의 비율 간의 차이를 의미합니다. 차별은 문제에 올바르게 답한 고득점 학생의 비율과 문제에 올바르게 답한 저득점 학생의 비율을 계산하여 계산할 수 있습니다.

구체적인 코드 예시는 다음과 같습니다.

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='online_test')
cursor = conn.cursor()

# 输入题目ID
question_id = input("请输入题目ID: ")

# 计算难度系数
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE question_id=%s", question_id)
total_count = cursor.fetchone()[0]
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE question_id=%s AND answer=correct_answer", question_id)
correct_count = cursor.fetchone()[0]
difficulty = correct_count / total_count

# 计算区分度
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE question_id=%s AND answer=correct_answer AND student_score>=90", question_id)
high_score_correct_count = cursor.fetchone()[0]
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM answer WHERE question_id=%s AND answer=correct_answer AND student_score<60", question_id)
low_score_correct_count = cursor.fetchone()[0]
discrimination = high_score_correct_count / total_count - low_score_correct_count / total_count

# 打印统计结果
print("难度系数:", difficulty)
print("区分度:", discrimination)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

위는 온라인 답변 문제에서 답변 통계 기능을 구현하기 위한 코드 예시입니다. 데이터베이스에 있는 데이터를 질의하고 계산함으로써 학생들의 답변과 질문에 대한 통계정보를 얻을 수 있으며, 이는 학생들의 학습 상황을 이해하고 교수 효과를 평가하는 데 도움이 됩니다. 실제 상황에 따라 적절한 수정 및 확장을 하시기 바랍니다.

위 내용은 온라인 질문 답변에 답변 통계 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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