豆包 MarsCode 推出的 “AI 刷题” 功能，可根据开发者用户学习进度智能推荐编程题目，对答题情况实时分析，指出错误并提供详细解析。拥有近千道题库，包括字节跳动往年招聘笔试真题，覆盖多个技术领域，配备全功能代码编辑器，提高刷题效率。同时，“AI 练中学” 功能提供开箱即用的代码环境和 AI 助教，提升学习效率。在代码学习中 AI 刷题仍能通过多种方式帮助学生：
个性化学习路径规划： - 智能评估与分析：AI 刷题系统可以根据学生的初始答题情况，评估学生对不同知识点、编程概念的掌握程度。比如学生在最初的刷题测试中，对循环语句的理解和运用存在较多错误，系统会记录并分析这些数据，确定学生在这方面的薄弱点。
定制化题目推荐：基于评估结果，系统为学生量身定制刷题计划，推送与其能力和需求相匹配的题目。对于基础薄弱的学生，先推送简单的、侧重于概念理解的基础题目，如让学生编写简单的 for 循环来遍历数组；随着学生水平的提升，逐渐增加题目的难度和复杂性，如涉及多重循环嵌套或与其他数据结构结合的循环问题。
-即时反馈答题结果：学生提交代码答案后，AI 能迅速给出反馈，告知学生答案是否正确。这种即时性可以让学生及时了解自己的学习情况，避免错误的积累。 - 详细的错误分析：当学生的代码存在错误时，AI 会指出具体的错误位置和原因。例如，学生在编写函数时参数传递错误，AI 会明确指出参数的类型或数量不匹配的问题，并给出正确的参数传递方式和相关的语法解释，帮助学生理解错误所在，快速纠正。
智能知识点关联与拓展： ：AI 刷题系统能够根据学生正在学习的知识点，自动推荐与之相关联的其他知识点的题目。例如，学生在学习数组操作的知识点时，系统会在学生完成一定数量的数组相关题目后，推荐涉及数组与函数结合、数组与循环结合等综合性较强的题目，帮助学生建立知识点之间的联系，加深对知识体系的理解。 -
- 除了题目推荐，AI 还可以根据学生的学习情况，提供相关的学习资源，如讲解特定知识点的视频教程、代码示例、技术文档等。如果学生在面向对象编程的继承概念上理解困难，系统可以推送相关的优质教程链接，让学生可以进一步学习和巩固。 模拟考试环境：AI 刷题系统可以模拟真实的考试环境，包括设定考试时间、题目数量和难度等，让学生进行模拟考试。这种模拟考试可以帮助学生熟悉考试流程和题型，提高答题速度和应试能力。 - 学习进度评估：定期对学生的刷题情况进行综合评估，生成学习报告，包括答题准确率、答题时间、知识点掌握情况等方面的分析。学生可以通过学习报告了解自己的学习进展和不足之处，及时调整学习策略。 例如在写代码时，第九行没有缩进对齐就利用AI检查代码发现此问题后改正，然后就运行成功，很有成就感，也明白了学习代码就是在不断地错误中前进的。
