smart revision platform

Smart Revise : plateforme de quiz/révision intelligente basée sur l'IA

Description du projet :

L'objectif principal de ce projet est d'aborder le développement d'une plateforme de génération de quiz avec une approche intelligente et basée sur l'IA. Cet objectif global se décline comme suit :

• Génération de quiz personnalisés : utilisez une solution basée sur l'IA pour générer des quiz personnalisés en fonction des performances précédentes de l'utilisateur.

• Génération de commentaires sur les performances des utilisateurs : donnez à l'utilisateur une auto-évaluation claire de ses forces et de ses faiblesses afin qu'il puisse se concentrer sur les domaines pertinents.

• Génération de suggestions et de lectures pertinentes : générez des lectures/suggestions en utilisant l'organisation fournie ou des notes personnalisées, afin que l'utilisateur puisse travailler à improviser sur ses erreurs/questions incorrectes.

Inspiration du projet :

Les étudiants qui se préparent à un quiz ou à des examens ont tendance à étudier en utilisant la stratégie de lecture-révision à plusieurs reprises. Cependant, cela peut s’avérer contre-productif au fil du temps. En revanche, les quiz sur le programme peuvent être une solution très efficace à ce problème, ils fournissent un retour rapide et utile sur les sections les plus faibles de leur programme et les aident à faire une auto-évaluation précise de leurs habitudes d'étude.

Ce projet vise à développer une plate-forme de quiz pour augmenter le temps de qualité que les étudiants consacrent à la révision, garantissant ainsi que le temps que les étudiants passent est productif et en même temps soutenir l'objectif global de l'éducation en les aidant à conserver les informations plus longtemps. période de temps.

Caractéristiques:

• Les utilisateurs devront se connecter en utilisant les comptes fournis par l'institution.
• Chaque institution disposera de sa propre base de données prédéfinie de questions et de notes disponibles pour l'utilisateur.
• La plateforme comportera des quiz de révision et du matériel d’étude répartis selon les sujets.
• Il disposera également d'une base de données d'ouvrages de référence comme matériel d'étude associé à chaque sujet.
• Dans un premier temps, ces ouvrages de référence seront ceux recommandés par les professeurs de cette matière. Mais les utilisateurs pourraient également télécharger leurs propres ouvrages de référence et notes personnalisés (saisis et non au format image).

Génération de quiz :

• Le nombre de questions et la durée peuvent être déterminés par l'utilisateur.
• Les questions seront d'abord sélectionnées au hasard dans une base de données de questions interne. Chaque question sera associée à un sujet/mot-clé.
• Une fois que l'utilisateur a terminé le quiz, toutes les mauvaises réponses seront enregistrées et seront associées à ce compte utilisateur particulier.
• La prochaine fois que l'utilisateur générera un quiz, des questions similaires à celles auxquelles il a été répondu incorrectement seront ajoutées ainsi que des questions aléatoires.
• Ces questions "similaires" peuvent être trouvées à l'aide des algorithmes Glove + KNN.

Algorithme de suggestion de matériel d’étude :

• Pour générer une suggestion, l’approche générale serait de prendre le dernier résultat d’un quiz. Ensuite, nous prenons toutes les mauvaises questions et générons une liste de sujets/mots-clés.
• Ces mots-clés seraient ensuite recherchés dans la base de données d’ouvrages de référence et de notes associés au sujet à l’aide d’une simple recherche par mot-clé.

Pile technologique/technologies utilisées

• Node.js & Express (Backend)
• Mongodb (Base de données)
• TailwindCSS (conception frontale)
• Flask (appels d'API et de modèles d'IA)
• Tensorflow et Keras (création d'un modèle d'IA)

Étapes de configuration :

Commencer

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

Serveur NodeJS

Exécuter en mode développement

Installer toutes les dépendances du package (opération unique)

npm install

Exécutez l'application en mode développement sur http://localhost:3000. Ne doit pas être utilisé en production

npm run dev

Exécuter en mode production :

Compile l'application et la démarre en mode production.

npm run compile
npm start

Serveur API

Exécuter l'API Flask

Exécutez l'application en mode développement sur http://localhost:5000 à l'aide des commandes suivantes :

python api.py