计算机辅助教学(CAI)已经成为教学过程中的一项重要内容,也是学校提高教学质量的重要手段,充分发挥计算机辅助教学的优势,具有特别现实的意义。目前各国的教育机构都采用CAI技术,并把CAI与其他技术结合起来,形成了新一代计算机智能化辅助教学系统。习题练习评价系统是辅助教学系统的重要组成部分,是教师掌握学生学习状况并针对性地指导学习的重要方法,也是学生了解自身学习情况的重要途径。由于学习支撑环境和评价方法的不同,所以其对应习题练习评价系统的类型和练习评价效果也就不同,而在过去诸多评价方法中,最常用的是平均计算方法和关键事件方法,这两种方法能够从一定程度上弥补由定性分析带来的不足,但还不足以体现出评价的公正性和客观性,因而难以从根本上发挥评价的导向作用和激励作用。模糊综合评价方法为习题练习评价定量研究提供了一个有力的工具。本文正是通过建立一个基于模糊综合评价方法的网络习题练习评价系统,来达到完善教学质量考核、教学辅助策略和教学评价体系的目的。评价系统通过计算机控制习题练习完成时间,产生的评价结论将比传统方法更客观、更准确。首先,评价系统通过计算机采集评价因素数据(例如正确率,完成时间),然后,应用模糊综合评价中的加权平均算法产生习题练习评价结果,以此客观反映练习者的练习效果。它为改进网络教育的课程设计、支持服务环境架构及评价体系建设等提供参考及现实依据。本文首先介绍习题练习评价系统的背景,以及国内外研究现状;然后讨论了习题练习评价系统的相关理论,包括Java语言和其新技术SSH,及模糊综合评价算法的基础理论等;接着利用UML进行系统分析与设计,提出一种模糊综合评价中的加权平均算法解决方案;最后针对设计的系统模型进行实验测试,给出评价结果,并对评价结果进行分析,对系统的优点和不足进行了总结,提出了进一步研究的方向。