09118107徐子轩_软件实践课程报告1

这篇实验报告是关于《软件实践》课程的一个项目——高考志愿填报助手，主要涉及软件开发中的需求分析、问卷设计、能力评估算法以及代码实现。报告由徐子轩同学完成，属于AI算法应用C组，旨在帮助考生根据个人能力推荐适合的专业。 实验背景与目的： 高考志愿填报是一个关键决策过程，但许多考生和家长缺乏充分的信息支持。项目旨在通过多角度的推荐系统，为考生提供更全面的高校和专业选择建议。 小组任务和个人任务： 小组的任务是开发推荐专业的算法，分为三个子任务：a组基于成绩，b组基于能力，c组负责专业语义确定。徐子轩同学所在的b组需要设计问卷并生成能力评估算法，同时为前端提供问题和评分方案。 个人任务需求分析： 徐子轩同学从先前的学群信息中提炼出18项能力，并针对每项能力设计了一个问题，通过“优良中差”四档评分，计算能力分数值与总分值的比例，以评估学生与不同学群的契合度。 实验过程： 1. 设计问卷：包含18个问题，涵盖多种能力，如阅读、计算、科学和抽象推理等。 2. 准备工作：创建学群和能力的列表，设定评分对照，准备能力参照表。 3. 能力评测：编写“Recommendation_of_Major”函数，接收学生问卷答案字典，通过循环和判断计算各能力得分，进一步计算学群推荐度。 4. 测试部分：提供了示例代码，便于前端集成和理解。 实验结果与分析： 1. 问卷内容：18个问题，每个问题四个选项对应四个等级，每个等级对应不同得分。 2. 代码部分：返回各个学群的推荐度字典，便于前端集成和反馈。 实验总结与心得体会： 这次项目让作者体验到了团队合作的重要性，强调了分工和沟通在软件开发中的角色，以及注释在代码可读性和协作中的作用。整个解决问题的过程让作者收获颇丰，期望未来能更多参与类似项目。 这个项目涉及到的知识点包括： 1. 需求分析：明确项目目标和用户需求，设计合适的解决方案。 2. 问卷调查设计：构建评估工具，量化个人能力。 3. 数据处理算法：开发评分和推荐算法，将主观问卷数据转化为客观推荐结果。 4. 编程实现：编写Python函数，实现能力评估和推荐功能。 5. 团队协作：强调团队分工和代码注释在软件开发中的重要性。 6. 测试与调试：提供测试用例，确保代码的可用性和可维护性。