智能组卷考试系统的研究与实现

来源 :北京工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kloi00
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着互联网的迅猛发展,基于互联网的各种应用也日益受到人们的重视,特别是现代远程教育得到了巨大的发展。基于web的考试系统正是在这种形势下应运而生的。尽管传统的考试形式应用还非常普遍,但伴随着远程教学的推广普及,作为远程教学系统子系统的在线考试系统也得到广泛应用。   在考试系统中,自动组卷是关键的部分,这个问题已经被越来越多的科学家所关注。计算机自动组卷的实质就是按照一定的要求,由计算机自动从试题库中选择试题,组成符合特定总分、总时间要求和难度、区分度、知识点、题型、认知层次等各种参数要求的试卷。它是计算机教学管理的重要组成部分。目前己出现多种算法用于自动组卷,如随机抽取策略、回溯试探策略、遗传算法等,这些算法在解空间、多峰值的问题上往往容易陷入局部最优或算法复杂度过高的问题。而由于自动组卷要求生成的试卷能最大程度地满足用户的不同需要并具有随机性、合理性,因此,必须寻找更加行之有效的算法。   本文主要工作包括:分析了试卷的评价指标、各项指标的作用及几个重要指标间的关系,建立了采用各个评价指标分布构建的成卷模式,并提出了组卷的数学模型。   本文研究的重点是智能组卷的算法。文中在分析国内外大量文献的基础上,借助了遗传算法这一智能优化算法来解决组卷问题,并对算法进行了详细的设计和分析,并对编码结构、交叉算子和变异算子进行了富有特色的设计,使遗传算法满足组卷这一特定问题的要求。
其他文献
随着计算机技术的发展,计算机软件的质量越来越受到人们的关注。尤其是安全关键性软件,比如航空航天领域的软件,我们更加关心这些软件的可靠性。那么如何来开发可靠的软件,如何来
我们在平时的教学中,常常会碰到这样的现象,学生利用新近所学内容解决问题比较顺手,而拿到一个用以前所学知识或与书本知识关联不太大的问题时便束手无策.究其原因是我们平时
扩充的实时系统和空间推理是当前的两个新兴领域,在理论及工程应用上都有重要作用。实时系统主要研究在给定的约束条件下多任务的调度安排问题,这些任务是有截止期的,也就是
新《课程标准》中指出:“数学教学是数学活动的教学,是师生之间、学生之间交往互动与共同发展的过程.”课堂教学是学生在校期间学习科学文化知识的主阵地,也是对学生进行思想
差分进化算法(DE,Differential Evolution)是进化优化算法中最优秀的算法之一,具有自搜索、自适应、并行性等特点,已成功用于解决各种工程和科学问题。差分进化算法是一种基
数列求和问题历来都是高考命题的热点,也是高中数学教学的重点.求解这类问题的关键是抓住数列通项的结构特征,联系基本数列的求和技巧构造性解题.本文通过一些典型的范例,对
期刊
随着大数据时代的来临,海量信息充斥网络,面对如此复杂而庞大的数据,快速且准确地获得关键信息,变得尤为重要。在文本领域,每天都会有海量数据产生,比如网页新闻、论文文献、
随着工业现场自动化系统集成度的不断提高,工业自动化系统软件取得了很大的发展。然而,在煤矿企业的生产销售工作中,汽车衡、轨道衡、核子称等称重衡器大多单独运行,完成简单
题目对于具有相同定义域D的函数f(x)和g(x),若存在函数h(x)=kx+b(k,b为常数),对任给的正数m,存在相应的x0∈D,使得当x∈D且x>x0时,总有0
期刊
随着网络带宽的增加和信息处理技术的进步,人们对多媒体业务的需求越来越广泛。视频编码技术作为多媒体技术中重要的组成部分,早已经成为国内外研究和工业应用的热点之一。国