基于整数分段编码遗传算法的自适应考试系统的研究

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随着现今信息技术飞速的发展,计算机网络技术的逐渐成熟,人们对很多传统方式方法的合理性产生了质疑,并且尝试利用新兴的技术去改变它们完善它们。用来考核人才的考试手段同样在这种要求下也发生了革命性的变化。传统意义上纸与笔的面向考试已逐渐向计算机网络考试过度。如何使网络化的远程考试能够对被试者能力客观、准确的评估已经成为现今社会人才考核的新目标和新要求,而研发出一套科学智能的组卷方式更是其成功实现的关键。智能组卷系统是自适应考试系统的核心与灵魂,传统的组卷方式存在消耗时间过长,成功估算率低等缺点,主要原因是因为传统组卷方式的算法过于陈旧。传统智能组卷的遗传算法都是基于二进制编码来实现的,本文在通过对传统组卷算法的研究基础上,提出了一种基于整数分段编码的优化改进遗传算法,通过实验验证了该算法可以提高组卷成功率,缩短组卷时间,并能够既快又好地从题库中抽取一套最符合用户指定要求的试卷,使试卷具有随机性、科学性和合理性。本文的主要内容是系统研究了自适应考试的相关理论、以及智能组卷系统的遗传算法的基本理论,在此基础上对传统遗传算法与整数分段编码遗传算法进行了详细的研究,并进行了功能实验比对,最终得出结论,在肯定了整数分段遗传算法的优势的同时设计出一套基于整数分段编码遗传算法的自适应考试系统。
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