基于层次分析法与二元蚁群算法的智能组卷设计

利用改进的二进制蚁群算法,根据试卷总分值、考试时间、试卷平均难度、知识点分值、试卷区分度、题型分值6个约束条件,建立多任务、多目标约束组卷模型;然后利用改进的层次分析法确定组卷目标的权重,通过加权离差模型对智能组卷问题进行建模;最后利用二元蚁群算法求解模型,得到最优组卷方案.层次分析方法比较全面地考虑了出题者的主观因素,而二元蚁群算法充分利用了蚁群算法的智能特点,二者相结合能有效地提高智能组卷的成功率.     

一种离散型随机变量二项分布函数的应用

简介了经典测试理论,分析了组卷问题的数学模型和常见的组卷算法,提出一种基于二项分布原理的优化随机组卷算法。在组卷过程中,以难度系数为主要控制指标,知识点指标为辅,可以很好地解决试卷的难度控制问题,能够使得试题平均难度系数接近正态分布,符合组卷要求。通过四场摸拟考试与数据得出实验数据呈正态分布,信度是83.22,总体来看...     

工程制图智能试题库系统研究

针对工程制图出卷难设计了“工程制图智能试题库系统”.该系统以SQL Server数据库为基础,可向数据库中添加、删除、编辑试题.同时提供自动组卷、手动组卷功能,能够设置试题数量、卷面难度,最终生成Word文件格式的试卷及相应的答卷.该系统基于VB和VBA,生成试卷方便快捷,可扩展性强.     

基于历史线索与考试预期的自动组卷算法研究

在分析目前两种常用自动组卷算法的基础上,结合典型的题库结构提出一种基于历史线索与考试预期进行试题优选的算法,该算法可以对试卷的难度和试题分布进行均衡的控制,避免系统盲目选题和试题聚集现象,从而提高组卷的质量和效率.     

基于难度系数的组卷策略研究

介绍了一种根据试卷的难度系数进行自动组卷的组卷策略;详细分析了用两个正态分布来确定各难度级别题目所占百分比的数学思想;讨论了使用约束矩阵的方法确定各题型中不同难度系数题目的数量;最后简要说明了用随机函数实现的试卷生成算法.     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法.算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量.     

通用试题库自动组卷及试卷评价系统研究

针对现行试题库存在的通用性、图形处理等问题,考虑到试题的难度系数,编制了具有自动组卷功能和试卷质量评价系统的通用试题库。提出了试卷评价层次分析模型,通过层次分析法,对试卷的整体质量做定量和定性的评价。     

ICAI系统评测算法分析

论述了在智能计算机辅助教学（ICAI）评测系统中涉及到的几种算法的分析，其中包括：随机选题中试题难度分布的算法：自动组卷的算法：试卷分析算法：自适应学习测试算法。     

脉冲与数字电路暨试卷智能生成系统

研究了试题信息数据库的系统结构及试卷智能生成方法。提出采用启发式搜索策略中的Ａ算法来改善智能组卷的智能化指标；给出一种逻辑组合检索方法来实现大容量试题信息的快速查询与检索；同时还介绍了系统的应用及其性能分析。     

脉冲与数字电路暨试卷智能生成系统

研究了试题信息数据库的系统结构及试卷智能生成方法。提出采用启发式搜索策略中的Ａ＊算法来改善智能组卷的智能化指标；给出一种逻辑组合检索方法来实现大容量试题信息的快速查询与检索；同时还介绍了系统的应用及其性能分析。     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法。算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量。     

基于平衡策略的试题库组卷算法研究

本文对试题库结构组织进行分析后，提出了一种基于平衡策略的试题库组卷算法。该算法通过题目的难度、掌握要求、题型等条件对题库进行小集合划分，寻找出试题难度要求在集合中的平衡点，调整试卷的难度向平衡点逼近，来提高组卷的效率和试卷的质量，可以广泛应用到试题库管理系统中。     

一个改进的通用成卷模型及其智能算法

针对现有试题库系统普遍存在的“成卷结果难以使教师从主观上感觉满意”的问题,对试卷的“可用性”进行了分析,增加了“知识点不重复”、“题型、内容及难度分布均匀”、“最近试卷中的试题不重复”等可用性约束,改进了现有的成卷模型．提出以“可满足度”为启发信息的智能成卷算法．通过对高等教育出版社发行的多门试题库的实际使用表明,该模型对理、工、医等多种学科具有通用性,并且完全消除了知识点的重复,减少了成卷误差和试题分布不均匀程度．     

综合组卷算法的研究与实现

文章着重研究、分析从试题库中抽题组卷的过程,说明其中的面临的难点和解决思路,分析基于这些思路的有关组卷策略,并结合具体学校情况确定了一种策略,描述其算法,对算法的关键点还给出了具体实现源代码.该算法能够实现试卷按章节尽量均匀分布,当有多套试卷生成时能保证各套试卷中的试题尽量不重复,尽量满足试卷的难度要求且各难度的试题合理分配.     

数据结构组卷系统的设计与实现

本文介绍了国内外在试题组卷方面的研究现状,探讨了组卷系统建设的理论基础,对试卷和试题的参数进行了分析。论述了试题库组卷系统的设计思想、总体功能及其实现方法。本系统以重点章节、难度、题型及其数量分布为主要参数建立了自动组卷的数学模型,在Delphi7.0的环境下采用随机数的方法解决了自动组卷问题。     

CAT模式下的试题难度分布控制算法

本文提出了一种新的关于自动组卷中各种不同难度的试题分布算法,本算法不仅能严格满足正态分布函数的要求,而且,在组卷中算法复杂度较低,易于实现。模拟结果表明,本算法在计算机辅助测试系统考试的组卷中效果很好。     

基于智能出卷系统的自适应难度调节

随着计算机网络技术的迅猛发展,构建在计算机网络环境上的出卷系统也被越来越多的单位和部门所使用.考试从传统的纸质试卷作业变成计算机作业已经成为不可抗拒的潮流.在智能出卷系统中,有一个重要的参数就是难度系数.难度系数的准确性关系到整个试卷出题难度的准确性.本文提出了一种对试题出卷系统中的难度系数的自适应调节方法.利用统计规律和人工经验相结合的方式对题目的难度系数进行调节,使得出卷系统能够生成不同难度级别的试卷,以满足不同用户的需求.     

遗传算法在试题库智能组卷中的应用

智能组卷是现代智能教学系统中一个非常重要的课题。以考查点、难度系数和题型为主要控制参数建立了组卷问题的数学模型，并给出了用遗传算法解决组卷问题的新方法。重点阐述了组卷问题的染色体编码方法、适应度函数和遗传算子的设计与实现。实验结果表明，所设计的组卷方法性能好、效率高，而且能确保在一份试卷中不出现考查点重复的试题，是一种实用、有效的组卷方法。     

基于量化模型的自动组卷算法研究

将试卷的整体命题要求进行量化,得到有关试卷的各项局部指标,并生成试卷的量化模型.对试卷期望值这个全局指标,进行分解,并采用随机分配系数的方法进行合理量化,生成各类试题的分数及难度量化模型,然后按照模型在试题库中有目的选题并组卷,对组卷过程中出现的误差,使用近似匹配策略进行循环微调,直到没有误差或误差在允许范围内.算法具有输入量少、组卷成功率较高和成卷质量较高的特点.     

基于遗传算法的智能组卷系统的研究与实现

为解决传统组卷算法存在的工作量大、耗时长和试卷主观性强的问题,本文研究并实现了基于遗传算法的智能组卷系统。实现遗传算法的关键是设计适应度函数,适应度函数是描述试卷是否符合要求的函数,因此适应度函数设计的好坏直接决定了试卷的质量。为此研究设计的适应度函数能够对试卷难度、知识点考察数、区分度等多个试卷指标做出综合评判,生成令人满意的试卷。实验结果表明,基于遗传算法的智能组卷系统生成的试卷在难度、知识点覆盖数和区分度等指标上能够达到要求,满足课程考核的需要。