name: study-companion-zx displayName: 教育学习助手 summary: 10个高级学习算法：SM-2间隔重复/Bloom分类法/智能测验生成/Leitner闪卡/IRT自适应难度/知识图谱拓扑排序/学习曲线拟合/复习调度优化/贝叶斯知识追踪/动态规划学习计划 tags: - education - study - algorithm - spaced-repetition - bloom-taxonomy - bayesian version: 2.0.0 language: python

教育学习助手 (study-companion-zx)

描述

提供10个包含真实算法实现的教育学习工具，覆盖SM-2间隔重复算法、Bloom认知分类法、IRT项目反应理论、贝叶斯知识追踪(BKT)、Leitner闪卡系统、拓扑排序知识图谱、最小二乘法曲线拟合、动态规划学习计划优化等教育技术领域核心算法。

功能

1. SM-2间隔重复算法 - 完整实现间隔序列(1→6→指数增长)和Ease Factor动态调整
2. Bloom分类法分析器 - 6认知层次分类(记忆/理解/应用/分析/评价/创造)，动词匹配规则引擎
3. 智能测验生成器 - 知识点图谱+约束满足+难度分级+4种题型(选择/填空/判断/简答)
4. Leitner闪卡系统 - 5盒子间隔重复(2^(box-1)天)，支持创建/复习/统计
5. 自适应难度引擎 - IRT项目反应理论简化版，P=1/(1+exp(-(theta-b)))
6. 知识图谱构建器 - Kahn拓扑排序+关键路径DP+BFS分层分析
7. 学习曲线分析器 - 指数曲线y=a*b^x+c拟合，网格搜索+梯度下降最小二乘法
8. 复习调度器 - 优先级排序+贪心负载均衡，每日复习量平衡
9. 概念掌握度追踪器 - 贝叶斯知识追踪(BKT)四参数模型
10. 学习计划优化器 - 0/1背包动态规划+拓扑排序依赖约束

    小葱技能7w4.net持续更新中。

使用

from main import sm2_spaced_repetition, adaptive_difficulty_engine, concept_mastery_tracker

result = sm2_spaced_repetition([
    {"quality": 5, "repetitions": 2, "easiness": 2.5, "interval": 6}
])
adjustment = adaptive_difficulty_engine(perf_data, current_difficulty=5.0)
bkt = concept_mastery_tracker(concepts, assessment_results)

依赖

无外部依赖，仅使用Python标准库。

这个学习助手质量不错，包含10种真实有效的学习算法，涵盖间隔重复、自适应难度、知识追踪等实用功能，能帮助用户科学规划学习。代码纯 Python 编写，下载即用。不足之处在于部分自动生成的练习题目比较模板化，缺乏真实内容；另外没有可视化界面，需要一定的代码基础才能使用。