Coding-Tutor: 個別のプログラミング指導を提供するインテリジェントなティーチング・アシスタント

はじめに

Coding-TutorはGitHubでホストされているオープンソースプロジェクトで、開発者のiwangjianによって作成されました。ユーザーの知識背景と学習の進捗状況に基づいて教育内容を動的に調整する会話型AI技術によって、初心者や上級開発者がプログラミング・スキルを習得するのを支援する。プログラムの中核機能である知識追跡とラウンドごとの検証は、学習者が徐々にコンセプトを理解し、実践で応用できることを保証する。Coding-Tutorはプログラミングに限定されず、他の分野にも拡張できる可能性があり、幅広い教育シナリオに適している。GitHubでホストされているため、オープンで透明性が高く、開発者コミュニティが最適化に参加できるため、プログラミング愛好家、教育者、自己学習者に適しています。

機能一覧

• 個別学習ガイダンスユーザーのプログラミングの基礎と目標に基づき、カスタマイズされた学習コンテンツとアドバイス。
• ナレッジ・トラッキング・システム学習者の習得度をリアルタイムで記録し、何が理解され、何が理解されていないかを特定する。
• ラウンドごとの検証を教える質問と実践的な課題を通して、学習者の理解を段階的に確認する。
• 学際的な拡張性このフレームワークは、数学やデータ分析など、プログラミング以外の分野への拡張もサポートしている。
• オープンソース・コラボレーションGitHubでホストされており、ユーザーはソースコードをダウンロードしたり、改良を提案したり、コードを貢献したりすることができます。
• 学習プランの作成ユーザーが体系的に学習できるよう、構造化された学習パスを生成します。

ヘルプの使用

どのようにインストールし、Coding-Tutorを使用する

Coding-Tutorは、現在ソースコードとして利用可能なGitHubベースのプロジェクトであり、ユーザーはそれを展開し、使用するために一定の技術的な基盤が必要です。以下は、詳細なインストールと使用プロセスです：

設置プロセス

1. GitHubリポジトリへのアクセス
   ブラウザーを開き、URL https://github.com/iwangjian/Coding-Tutor を入力して公式リポジトリページに入ります。緑色の "Code "ボタンをクリックし、"Download ZIP "を選択してソースコードをダウンロードするか、Gitコマンドを使ってリポジトリをクローンしてください：

   git clone https://github.com/iwangjian/Coding-Tutor.git

ダウンロードが完了したら、ファイルをローカルのディレクトリに解凍する。

2. 環境準備
   Coding-TutorはAI主導のプロジェクトであり、Python環境と関連する依存ライブラリが必要な場合があります。以下のツールがコンピュータにインストールされていることを確認してください：
   • Python 3.8以上python.orgからダウンロードしてインストールできます。
   • ギットリポジトリのクローンについては、git-scm.comを参照してください。
     Pythonのバージョンを確認してください：

   python --version
   

   バージョンが3.8より低い場合は、アップグレードしてください。

3. 依存関係のインストール
   解凍したプロジェクト・フォルダーに移動して requirements.txt ファイル（リポジトリから提供されていない場合は、README を参照するか、開発者に連絡してください。）利用可能な場合は、以下のコマンドを使用して依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

   明示的な依存関係のリストがない場合、一般的な依存関係には次のようなものがある。 numpyそしてpandas または以下のようなAIフレームワークがある。 tensorflow もしかしたら pytorchコードに従って1つずつ取り付けることを推奨する。

4. ランニング・プロジェクト
   プロジェクトのルート・ディレクトリに、メイン・プログラム・ファイル（通常は main.py READMEによって異なる）、コマンドラインから実行する：

   python main.py
   

   成功すると、プログラムはローカルサービスまたはコマンドラインインターフェイスを起動し、開始するための情報を入力するよう促します。

主な機能の使い方

インストールが完了すると、 Coding - Tutorのコア機能を使用する準備が整いました。以下は、主な機能の詳細なステップバイステップガイドです：

• 個別学習ガイダンス
  プログラムを開始すると、現在のプログラミングレベル（例：「初心者、Pythonの基礎を習得済み」）と学習目標（例：「ウェブ開発の学習」）を入力するよう求められます。例えば

  输入你的编程经验：我学过 Python 基础，想学数据结构。
  

  このシステムは、入力された内容に基づいて「リニアテーブルから始めることをお勧めします」といったサジェストを生成し、コンセプトの解説を提供する。

• 知識の追跡と検証
  学習プロセスでは、Coding-Tutorは、対話を通じて質問をすることによってあなたの理解を確認します。例えば

  系统：请解释什么是列表（List）？
  用户：列表是用来存储多个数据的有序结构。
  系统：正确！接下来，尝试写一个 Python 列表的示例代码。
  

  コードが入力されると、システムがチェックし、フィードバックを与える：

  用户：my_list = [1, 2, 3]
  系统：很好！现在能否用循环遍历它？
  

  ラウンドごとの対話を通じて、段階的な知識を確実なものにする。

• 学習計画の作成
  体系的な学習については、プランの作成を直接依頼することができる：

  用户：请为我生成一个学习 Python 数据结构的计划。
  

  システムは次のように出力する：

  - 第1周：理解列表和元组，完成5个练习题
  - 第2周：学习栈和队列，编写简单应用
  - 第3周：掌握树和图，完成一个项目
  

  このプランをローカルのメモツールにコピーし、ステップ・バイ・ステップで完成させることができる。

作業工程例

あなたが初心者で、プログラミングの基礎を学びたいとします：

1. Coding-Tutorを起動し、入力します：

   我是编程新手，想学 Python。
   

2. システムの反応：

   欢迎！我们从变量开始。请告诉我，变量是什么？
   

3. 答えると、システムは案内を続ける：

   很好！现在试着写一个变量赋值：name = "Alice"，然后告诉我它的作用。
   

4. 答えが正しければ、システムは次の知識ポイントに進み、不正解であれば、詳しく説明され、質問がやり直される。

ほら

• ネットワーク要件プログラムがオンラインAIモデルを呼び出す必要がある場合は、ネットワークが空いていることを確認してください。
• 文書アクセスもし問題が発生したら、リポジトリのREADME.mdファイルをチェックするのがよいでしょう。
• 地域支援機能が明確でない場合は、GitHubリポジトリの "Issues "ページで質問して、開発者やコミュニティの助けを求めてください。

これらの手順では、すぐにCoding - Tutorを開始し、そのスマートな機能を使用して、プログラミングスキルを向上させることができます。強力で柔軟な、それは自習や教育シナリオに適しています。