在网络迅猛发展的今天,远程网络教育已经成为现代教育中的一个重要分支,其有着方法新颖,时间灵活,受益面广等特点。考试,作为教育中的一个重要的组成部分,是检验学生对知识接受程度的一个重要手段,能够使学生了解自身的优劣,有的放矢的进行学习;同时也是学校考核教师授课质量,授课深浅程度等的一种方式。远程网络教育中,自然也不能缺少作为教育中不可分离的重要组成部分的考试。此时,智能组卷也作为其中一个比较最关键的问题,得到了广泛的关注。智能组卷问题(the problem of generating test paper intelligently)实际上是一个多目标优化问题。传统的随机选取法和回溯试探法组卷在组卷时间和组卷的成功率上,都存在着明显的缺陷,很难得到一个较为满意的解。如何在已有研究的基础上,针对智能组卷问题的实际特点,提出一些行之有效的算法来解决智能组卷问题,已经成为大家关注的一个热点。许多研究表明,遗传算法对于解决智能组卷问题,具有很大的潜力。本文针对远程网络教学中的智能组卷问题,在对标准遗传算法研究的基础上,提出一种基于整数分段编码的自适应遗传算法的组卷策略,着重改进了遗传算法中的选择操作。在选择操作的环节中,采用竞赛选择机制,并对竞赛选择机制根据自适应的思想进行了改进,将原有竞赛选择机制中固定的竞赛大小,改变为可以根据算法运行程度,可以自适应改变竞赛大小的机制,进一步提高算法的运行效率。并且根据智能组卷的实际特点,对变异操作进行了改进,使其具有一定的导向性。本算法应用于实际的在线考试系统,与原有算法进行比较,证明了改进算法的有效性和优越性。