【系统化学习】CSDN算法技能树测评

 

目录

 一、前言

二、使用流程(Web端)

1.点击技能树

2.进入技能树

3.开始学习

4.进入练习

5.官方匹配

三、使用流程(App端)

四、整体评价

五、改进建议

1.显示位置

2.技能树选择

3.限制题目

4.参考资料

5.匹配机制(bug)

六、新的需求

1.技能树题型

2.JupyterHub代码调试

3.错题集

4.答疑区

七、用户采访

 一、前言

CSDN技能树Python版本率先于2021年9月17日发布,能帮助用户系统地浏览关于Python领域的各个知识点,做动手练习,并逐步跟踪自己的成长。

后面逐步开放了C、算法、Java、PostgreSQL、CS入门、OpenCV、Neo4j不同版本的技能树

二、使用流程(Web端)

1.点击技能树

进入网页端首页,在下方会有功能区,点击第一个技能树 

2.进入技能树

选择合适的技能树,进入之后界面非常整洁清晰,左侧是目录部分

中间介绍了技能树自己的学习进度、难度等级、学习人数等

最右侧有当月的答题月榜、下面是为这个技能树贡献的总榜得分 

3.开始学习

点击要学习的知识点之后 

参考资料:收录CSDN网站关于C语言的相关知识

交流讨论:可以和一起学习的人讨论自己的学习心得

练习题和参考资料的位置可以调换一下,点进去先出来练习题

4.进入练习

点击进入练习之后,上面会详细描述题目的要求、文字,下面是题目给出的4个选项

选择答案,点击提交后系统会判断结果 

5.官方匹配

对于在CSDN发布的博文,最下面一行如果满足官方技能树的知识点,会官方匹配。 

三、使用流程(App端)

进入App,点击我的->更多服务->技能树,进入学习

学习流程和具体方法和网页版差不多(不在过多介绍),只是省去了一些不必要的功能

四、整体评价

 结论: a) 非常不推荐 b) 不推荐 c) 一般 d) 好,不错 e) 非常推荐

选择:d) 好,不错

理由:技能树是CSDN提供的系统化,面向实战的学习环境。可以帮助初学者更加系统性的了解相关知识点,精准掌握自己的学习进度。营造了一个可以用户相互交流、进步的学习环境,但对于新手光光依靠技能树掌握一个知识框架还是不够的,还有慢慢改进的空间。

五、改进建议

1.显示位置

显示位置在手机端还好,网页版的位置有点太不起眼了

 不如把上面的两个位置调换一下位置(滑稽)

2.技能树选择

点击技能树进入时,页面只是Python的界面,还要再次点击一次Python技能树,容易忽略其他的技能树

不如一开始点击技能树进去,出现不同的技能树让用户选择

每一次点击进去都是Python技能树的界面,能不能试着按照用户最近的技能树来显示

3.限制题目

没有必要限制一天只能刷6道题目

题目的解决对于用户来说,应该是弹性的,比如今天有一整天时间学习却只能学6个,想要再学就不行了 ,上限可以再调节一下

4.参考资料

 CSDN对于每一道技能树的题目提供了大量的参考资料和相关知识,用户筛选起来很麻烦。官方可以选取几份优质的博客资料置顶,或者搞一个活动邀请博主有针对性地撰写博客,供大家参考。

5.匹配机制(bug)

这篇文章是关于技能树评测的匹配到了二叉树

这篇文章也是:CSDN:java,算法技能树测评 结论:推荐

介绍队列的文章匹配成计算器

CSDN的文章体量太大了,匹配不可能做到多么精准,在相关的文章后面放上技能树的练习题目可以起到宣传技能树和巩固知识点的作用。但没必要全部匹配,可以选取和技能树知识点匹配度高的、文章质量优秀的进行匹配。目前也只有网页版的文章后面进行了官方匹配,App上面的没有。

六、新的需求

1.技能树题型

技能树的题型大多都是选择题,算法技能树题目的选项一部分内容都是差不多的,只是i++,i--......一些细小的区别。

填空题和解答题对于判断正误来说有点困难,但这种题型对于锻炼知识的巩固性、思维能力、对算法题的解决能力都有很大帮助,如果CSDN这个也做好了,我非常推荐给身边的同学。

下面举几个例子:

2.JupyterHub代码调试

这个应该还没开发好,希望可以尽快开发,这个功能还是比较期待的 

可以做出左侧是具体的题目要求,右侧是代码编写区和编译执行区感觉不错

3.错题集

对于算法技能树里面的题目,每一次都做对是不可能的。

不小心写错的题目、未掌握知识点而写错的题目,是否可以让用户选择是否将该错题加入一个CSDN开发的错题本。日后再遇到类似题目,通过错题的巩固就可以很好的解决。

4.答疑区

讨论区关于这道题本身的讨论几乎没有,活跃度很低,用户遇到问题想要答疑也不能得到很好的解决。建议设置几个专属答疑人员,就像CSDN的问答区一样,帮助用户解决疑问,营造良好的交流氛围。

七、用户采访

身边的很多同学也都在使用CSDN的App,而对于技能树的学习却并没有多少人一直坚持去学习的,我问了一下,主要有下面几个方面:

刚开始学一个技能树时,里面的内容太杂了、没有视频讲解只有文字,不如上慕课跟着老师学习                                                                                      (加入视频、动态图)

做上面的选择题和找不同差不多                                              (加入填空题、解答题)

没有自己想学习的内容                                                                    (继续完善技能树)

算法题还不如自己去力扣、洛谷针对刷题                                       (完善JupyterHub)

初学者学习,感觉就是做做题、看看文章,不能完全掌握知识    (内容讲得详细一点)

对于学习中的一些问题没人解决,讨论也没有                                        (加入答疑区)

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,530评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 86,403评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,120评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,770评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,758评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,649评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,021评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,675评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,931评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,659评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,751评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,410评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,004评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,969评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,042评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,493评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容