smart revision platform

Smart Revise: KI-basierte intelligente Quiz-/Revisionsplattform

Projektbeschreibung:

Das Hauptziel dieses Projekts besteht darin, die Entwicklung einer Quiz-Generierungsplattform mit einem intelligenten und KI-basierten Ansatz anzugehen. Dieses Gesamtziel gliedert sich wie folgt:

• Benutzerdefinierte Quiz-Erstellung: Verwenden Sie eine KI-basierte Lösung, um benutzerdefinierte Quiz entsprechend den bisherigen Leistungen des Benutzers zu erstellen.

• Generierung von Feedback zur Benutzerleistung: Geben Sie dem Benutzer eine klare Selbsteinschätzung seiner Stärken und Schwächen, damit er sich auf die relevanten Bereiche konzentrieren kann.

• Generierung relevanter Vorschläge und Lesungen: Generieren Sie Lesungen/Vorschläge mithilfe der von der Organisation bereitgestellten oder benutzerdefinierten Notizen, damit der Benutzer an der Behebung seiner Fehler/falschen Fragen arbeiten kann.

Projektinspiration:

Studierende, die sich auf ein Quiz oder eine Prüfung vorbereiten, neigen dazu, beim Lernen die Strategie des wiederholten Lesens und Wiederholens anzuwenden. Dies kann jedoch im Laufe der Zeit kontraproduktiv sein. Quizfragen zum Lehrplan hingegen können eine sehr effektive Lösung für dieses Problem sein. Sie liefern schnelles und nützliches Feedback zu den schwächeren Abschnitten des Lehrplans und helfen ihnen, eine genaue Selbsteinschätzung ihrer Lerngewohnheiten vorzunehmen.

Dieses Projekt zielt darauf ab, eine Quizplattform zu entwickeln, um die Zeit, die die Schüler mit dem Überarbeiten verbringen, zu erhöhen und so sicherzustellen, dass die Zeit, die die Schüler verbringen, produktiv ist und gleichzeitig das Gesamtziel der Bildung unterstützt, indem sie ihnen hilft, Informationen länger zu behalten Zeitspanne.

Merkmale:

• Benutzer müssen sich mit den von der Institution bereitgestellten Konten anmelden.
• Jede Institution verfügt über eine eigene vorgefertigte Datenbank mit Fragen- und Notizmaterial, die den Benutzern zur Verfügung steht.
• Auf der Plattform werden Wiederholungsquizze und Lernmaterialien nach Themen gegliedert angeboten.
• Außerdem wird es eine Datenbank mit Nachschlagewerken als Lernmaterial zu jedem Fach geben.
• Zunächst handelt es sich dabei um Nachschlagewerke, die von den jeweiligen Fachprofessoren empfohlen werden. Benutzer könnten aber auch ihre eigenen benutzerdefinierten Nachschlagewerke und Notizen hochladen (getippt und nicht im Bildformat).

Quiz-Generierung:

• Die Anzahl der Fragen und die Zeit können vom Benutzer bestimmt werden.
• Die Fragen werden zunächst stichprobenartig aus einer internen Fragendatenbank entnommen. Jeder Frage ist ein Thema/Schlüsselwort zugeordnet.
• Nachdem der Benutzer das Quiz beendet hat, werden alle falschen Antworten aufgezeichnet und dem jeweiligen Benutzerkonto zugeordnet.
• Wenn der Benutzer das nächste Mal ein Quiz erstellt, werden neben zufälligen Fragen auch Fragen hinzugefügt, die denen ähneln, die zuvor falsch beantwortet wurden.
• Diese „ähnlichen“ Fragen können mithilfe von Glove-Einbettungen und KNN-Algorithmen gefunden werden.

Algorithmus für Lernmaterialvorschläge:

• Um einen Vorschlag zu generieren, würde der allgemeine Ansatz darin bestehen, das neueste Ergebnis eines Quiz zu verwenden. Dann nehmen wir alle falschen Fragen und erstellen eine Liste mit Themen/Schlüsselwörtern.
• Diese Schlüsselwörter würden dann mithilfe einer einfachen Schlüsselwortsuche in der Datenbank mit Nachschlagewerken und Notizen zum Thema gesucht.

Verwendeter Tech-Stack/Technologien

• Node.js & Express (Backend)
• Mongodb (Datenbank)
• TailwindCSS (Frontend-Design)
• Flask (API- und AI-Modellaufrufe)
• Tensorflow und Keras (Aufbau eines KI-Modells)

Einrichtungsschritte:

Legen Sie los

 # Clone repo
git clone https://github.com/kc611/smart-revision-platform.git

NodeJS-Server

Im Entwicklungsmodus ausführen

Alle Paketabhängigkeiten installieren (einmaliger Vorgang)

npm install

Führen Sie die Anwendung im Entwicklungsmodus unter http://localhost:3000 aus. Sollte nicht in der Produktion verwendet werden

npm run dev

Im Produktionsmodus ausführen:

Kompiliert die Anwendung und startet sie im Produktionsmodus.

npm run compile
npm start

API-Server

Führen Sie die Flask-API aus

Führen Sie die Anwendung im Entwicklungsmodus unter http://localhost:5000 mit den folgenden Befehlen aus:

python api.py