随着计算机技术和人工智能的发展,组卷系统的研究逐渐被越来越多的专家学者所注意。以往对组卷系统的研究是为了使广大教师从繁重的手工编制试卷中解放出来,发展到现在,目前主要是对组卷算法进行研究,以提高试卷的质量及系统运行效率。 本文在对国内外大量相关文献分析研究的基础上,着重对自动组卷算法进行了研究。在研究了属性论的基本方法、理论后,将属性论的定性映射模型和转化程度函数应用到组卷算法中,设计了一种基于属性论方法的组卷系统。 本文所构建的组卷系统,是把组卷过程分为获取用户要求、设计试卷模式和试卷模式的实现三个步骤。在获取用户要求后,根据试题和试卷指标间的数学关系将其量化为一组指标分数分布曲线,即当前的试卷模式:然后建立基于试卷模式的数学模型;最后将试卷模式实现过程抽象为满足组卷要求的多目标组合优化问题和依据组合优化最优解利用定性映射模型从试题库中抽题两个过程。抽题过程中,把试题库中的每一道试题用—n维向量来表示,通过定性映射模型,找出理想试题或其邻域范围内的所有试题,然后分别求出试题的满意度。考虑到试题的不同属性对满意度的影响程度不同,算法中引入权重概念,利用属性论的加权转化程度函数求出邻域范围内每一道试题的满意度,将满意度最大的试题抽出组合成一份试卷。 为验证本文提出的基于属性论方法的自动组卷算法的有效性,进行了大量的组卷实验,实验结果表明该算法是合理、有效的。由于算法问题在当前智能教学系统的理论研究与实际应用上具有重要意义,因此本课题的研究是十分有必要的,它为解决现有系统存在的问题探索了一条新的解决途径,也为构建一个完善的ICAI系统打下良好的基础。