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基于微信小程序的智能刷题系统设计 摘要：在对现有在线试题库练习平台的优缺点进行研究分析的基础上，对考研智能刷题系统功能进行设计。基于微信小程序技术，通过知识点练习，掌握学生知识的盲点，在不同阶段推荐不同的知识点试题，以便使考生考试前一天的记忆效果达到最佳。系统主要功能包括知识点练习、知识点视频、真题模考、番茄计时等。系统采用微信小程序框架、Servlet技术、MYSQL数据库等主流的开发工具，技术界面简洁友好，性能良好。 1 概述 近些年来，国内兴起了如猿题库、智学网、松鼠AI等一些在线试题库练习平台。利用刷题系统进行碎片化学习的研究非常多。2012年，高祥翀发表了《基于碎片化学习的远程开放教育移动学习模式探讨》，该篇文章提出采用碎片化学习方式能达到非常好的学习效果，移动学习必将成为未来学习过程中不可或缺的学习方式 2016年，王竹立等将“互联网+”课堂模式带入碎片化学习的研究当中，并发表了《移动互联时代的碎片化学习及应对之策—从零存整取到“互联网+”课堂》，该文章提出未来个人导向的系统学习将取代学科导向的系统学习，成为主流的学习模式 市面上存在的在线试题库练习平台普遍存在以下不足：因学生对每个知识点掌握情况会随着艾宾浩斯遗忘曲线而衰减，未根据考试日期有针对性地推荐不同的试题，从而使考生在考试当天记忆效果未能达到最佳；考生未养成在规定时间学习的好习惯。本文设计与实现的考研智能刷题系统，综合了目前市场上已存在的相似在线试题库练习平台的功能，采用当前盛行的微信小程序框架进行开发，并解决了上述的不足，为需要考研的学生提供便捷、高效、定制化的智慧化管理方案。 2 系统分析 基于微信小程序的考研智能刷题平台，意在帮助考研学生快速遍历考研各知识点，减少知识盲点。在不同时间智能推荐不同的知识点题目（遗忘的题目），使考生考试当天的记忆效果达到最佳。本文在需求分析的相关基础上着重研究以下几方面：如何结合艾宾浩斯遗忘规律，在不同时间智能推荐不同的知识点题目，使考生考试当天记忆效果达到最佳；如何主动培养考生养成在规定时间内学习的好习惯，提高学习效率。 为实现上述研究目标，系统需具备如下功能：(1)知识点练习。管理员在不同时间智能推荐不同的知识点题目，学生选择知识点练习，有针对性地刷题，减少知识盲点。(2)知识点视频。学生浏览与知识点相关的视频以及推荐的热门视频。(3)真题模考。学生随机抽取真题试卷进行模拟考试，管理员会根据知识点练习的题目并结合真题组成测试试卷。(4)教学咨询。学生能够收到教务处的最新通知以及关于教学问题的咨询。(5)番茄计时。能够让学生在规定时间内学习，提高学习效率。 3 系统主要功能实现 3.1 技术架构 系统采用前端框架微信小程序、后端Servlet技术，数据库采用MYSQL数据库，系统技术架构如表1所示。 3.2 主要功能实现 根据系统分析，本系统主要包含系统管理员功能模块和用户功能模块，分别如图1、图2所示。 3.2.1 知识点练习模块 知识点练习模块使用的角色是学生和管理员，学生通过本模块选择知识点练习，点击每个知识点，进入答题界面，答题界面提供答题的时间、答题的进度以及提交试卷等功能。管理员会根据学生答题情况，分析学生答错的题，系统采用协同过滤算法，结合艾宾浩斯遗忘规律，在不同时间智能推荐不同的知识点题目，使考生考试当天记忆效果达到最佳。微信小程序界面如图3所示，知识点练习界面如图4所示。 3.2.2 知识点视频模块 本模块使用的角色包括学生和管理员，学生根据视频学习知识点的主要模块，学生还可以在视频上发送弹幕。管理员采用协同过滤算法进行视频推荐，将具有相同属性的用户所观看的视频推荐给其他用户。 3.2.3 真题模考模块 学生点击真题模考模块，选择对应的科目进行考试，管理员会根据对应的知识点组成相应的试卷。 3.2.4 教学咨询模块 本模块的使用角色包括管理员和学生，这部分是教务处的通知和有关教学问题的咨询。 3.2.5 番茄计时模块 考研过程中，考生对时间的把握不够准确，番茄计时模块则让学生在规定时间内学习集中做一件事，提高学习效率。 4 结束语 本文设计与与实现的基于微信小程序的考研智能刷题系统是对“IT教育+互联网”新型学习模式的探索，通过互联网为师生考研学习交流提供线上辅助工具，指导教师智慧教学以及学生智能刷题达到考研复习的目的。 本系统的创新点包括：(1)系统功能齐全，覆盖了教学的全部流程；(2)实现了知识点练习功能和知识点视频推荐功能，采用协调过滤算法，结合艾宾浩斯遗忘规律，在不同时间智能推荐不同的知识点题目，学生选择知识点练习，有针对性地刷题，减少知识盲点，并采用协同过滤算法进行视频推荐，将具有相同属性的用户所观看的视频推荐给其他用户；(3)实现了真题模考功能，学生随机抽取真题试卷进行模拟考试，管理员会根据知识点练习的题目结合真题组成测试试卷。 本文来源：https://www.dywdw.cn/f332f61640323968011ca300a6c30c225901f0bd.html
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2022-04-08
