smart revision platform

Smart Revise: интеллектуальная платформа для опросов/проверок на основе искусственного интеллекта

Описание проекта:

Основная цель этого проекта — подойти к разработке платформы для создания викторин с использованием умного подхода и подхода, основанного на искусственном интеллекте. Эта общая цель подразделяется следующим образом:

• Создание индивидуальных викторин: используйте решение на основе искусственного интеллекта для создания индивидуальных викторин в соответствии с предыдущими выступлениями пользователя.

• Генерация обратной связи о производительности пользователя: дайте пользователю четкую самооценку своих сильных и слабых сторон, чтобы он мог сосредоточиться на соответствующих областях.

• Генерация соответствующих предложений и материалов для чтения: Создавайте чтения/предложения, используя предоставленную структуру или собственные заметки, чтобы пользователь мог импровизировать над своими ошибками/неправильными вопросами.

Вдохновение проекта:

Студенты, готовящиеся к викторинам или экзаменам, как правило, учатся, используя стратегию многократного чтения и повторения. Однако со временем это может оказаться контрпродуктивным. С другой стороны, опрос по учебной программе может быть очень эффективным решением этой проблемы, он обеспечивает быструю и полезную обратную связь по более слабым разделам учебной программы и помогает им сделать точную самооценку своих учебных привычек.

Этот проект направлен на разработку платформы для викторин, которая позволит увеличить количество качественного времени, которое учащиеся тратят на повторение, и, следовательно, обеспечить продуктивность времени, которое учащиеся проводят, и в то же время поддержать общую цель образования, помогая им сохранять информацию в течение более длительного времени. период времени.

Функции:

• Пользователям придется войти в систему, используя учетные записи, предоставленные учреждением.
• Каждое учреждение будет иметь собственную заранее подготовленную базу данных с материалами вопросов и примечаний, доступными для пользователя.
• На платформе будут размещены контрольные тесты и учебные материалы, разделенные по предметам.
• Он также будет иметь базу данных справочников в качестве учебных материалов по каждому предмету.
• Первоначально эти справочники будут рекомендованы преподавателями данного предмета. Но пользователи также смогут загружать свои собственные справочники и заметки (напечатанные, а не в формате изображений).

Генерация викторин:

• Количество вопросов и время может определять пользователь.
• Вопросы сначала будут выбираться случайным образом из внутренней базы данных вопросов. С каждым вопросом будет связана тема/ключевое слово.
• После того, как пользователь завершит тест, все неправильные ответы будут записаны и связаны с этой конкретной учетной записью пользователя.
• В следующий раз, когда пользователь создаст тест, вместе со случайными вопросами будут добавлены вопросы, похожие на те, на которые ранее были даны неправильные ответы.
• Эти «похожие» вопросы можно найти с помощью алгоритмов встраивания Glove + KNN.

Алгоритм предложения учебного материала:

• Для выработки предложения общий подход заключается в использовании последних результатов викторины. Затем мы берем все неправильные вопросы и генерируем список тем/ключевых слов.
• Затем эти ключевые слова будут искаться в базе данных справочников и заметок, связанных с предметом, с использованием простого поиска по ключевым словам.

Технический стек/используемые технологии

• Node.js и Express (бэкэнд)
• Монгодб (база данных)
• TailwindCSS (дизайн интерфейса)
• Flask (вызовы моделей API и AI)
• Tensorflow и Keras (построение модели искусственного интеллекта)

Шаги настройки:

Начать

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

NodeJS-сервер

Запустить в режиме разработки

Установите все зависимости пакета (однократная операция)

npm install

Запустите приложение в режиме разработки по адресу http://localhost:3000. Не следует использовать в производстве

npm run dev

Запуск в производственном режиме:

Компилирует приложение и запускает его в производственном режиме.

npm run compile
npm start

API-сервер

Запустите Flask API

Запустите приложение в режиме разработки по адресу http://localhost:5000, используя следующие команды:

python api.py