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.     

基于流技术的英语听力试卷组卷系统设计

在线考试系统被认为是考试规范化、科学化的手段,题库组卷的策略,系统开发技术已经相当成熟,但针对外语听力考试的组卷系统尚不完善,本文提出通过传统的题库组卷策略和数据库技术结合流技术解决听力试卷的生成及播放等关键问题。     

计算机等级考试组卷策略分析与研究

试卷的质量是影响考试达到既定目标的关键因素。在自动化考试系统中,自动组卷是考试系统自动化操作的核心目标之一,而自动组卷的效率与质量由所采用的组卷策略来决定。对计算机等级考试中的模拟系统进行重复组卷研究,结果表明,现行的计算机等级考试系统中采用的组卷策略存在弊端,有需要进一步改进的地方,并针对相关问题提出了解决方案。     

基于粒度合成计算的智能组卷策略研究

智能组卷是一个典型的基于关系数据库多约束满足的问题求解过程．提出了基于粒度合成计算原理的组卷策略,该策略通过形成题库的不同粒度空间,将试卷的多指标约束按优先权进行分级考虑,最后根据粒度合成算法实现智能组卷．实验结果表明该策略是十分有效的．     

2011-2014年江西高考数学分析

对2011-2014年江西高考文理科数学共8份试卷,从试卷分值分布,考点分值比例等各方面进行综合分析发现,数学高考重点考核概率与统计,导数及应用,定积分,圆锥曲线,数列,立体几何,三角函数与正余弦定理部分,而计数原理与二项式定理与复数分值低甚至不考,平面向量内容逐步成为考试重点。分析结果发现江西高考试卷各知识点分数均值没有显著差异,有着规律性。并且各个知识点分布比较平稳,对科学把握高中数学的教学内容和高考策略提供一定的借鉴。     

基于自适应遗传算法的自动组卷策略研究

随着计算机辅助教学和网络的迅速发展,在线考试将逐步替代传统的考试方式而被广泛应用.利用计算机完成自动组卷也将替代原有的人工出卷方式,成为在线考试系统的核心功能之一.本文在量化组卷需求的基础上,提出了一种基于遗传算法的自动组卷策略,将试卷抽象为染色体,每道题抽象为染色体中的一个基因,不断抽取出相应的试题组成多份试卷,最终根据用户设置的组卷参数,选择与用户期望值最接近的一份试卷,本文选取试题号作为单个基因编号对染色体进行编码,避免了解码和多余空间搜索的时间消耗,实验表明基于遗传算法的自动组卷结果较符合出卷要求.     

模块化试题库建设推进教考分离

针对学院考试中的现状,提出以模块化试题库建设推进教考分离的方式加以改善,即在试题库的基础上,制成分卷库,再以分卷组卷的方式方便地组出考试试卷。这是一种既获得高质量试卷,同时又增强试卷保密性的经济而有效的策略。     

通用考试系统的研究与实现

介绍了通用考试系统的结构及功能,论述了试卷生成模块中的两种组卷策略及抽题算法,探讨了教学评价问题.通用考试系统通过试题库管理、试卷随机生成、学生考试、试卷评阅与分析、成绩管理统计等功能为考试的无纸化提供了一套完整的解决方案,减少了考试工作量,提高了工作效率.     

基于IRT模型的智能组卷策略

介绍了一种基于项目反应理论的最大化加权约束信息量(Max_CWI strategy)组卷新策略,讨论了它的优点;将CAT中分层化策略与Max_CWI组卷策略相结合,又提出了几种其它的分层化Max_CWI组卷策略和随机化Max_CWI组卷策略,还提出试卷对各个能力水平的被试进行精确估计的评价指标——测验平均信息量的概念.     

计算机基础课程考试系统的设计

为了改革考试方法，使考试手段现代化，针对传统考试实施过程的缺陷，基于计算机基础课程的特点，提出了一种进行计算机基础课程考试的设计方案，利用该系统能自动组卷、判卷，井进行试卷的分析。     

形成性测评系统自动组卷策略实现

形成性测评是指对学习者学习过程的全面测评,对学习者课程学习成果的阶段性考核。在线考试是远程教育形成性测评中最基本、最常用的方式之一,编制高质量的试卷可以有效地检验学生对知识的掌握水平及教师的教学效果。遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学基础上的一种计算优化方法,适合于并行处理,具有应用范围广、收敛速度快等显著特点。而形成性测评中自动组卷策略是需要教师根据不同教学阶段、不同教学任务、不同学生学习状况进行多方面的组卷要求的过程,这是一个多目标优化求解问题的过程。采用遗传算法进行自动组卷设计,从参数编码、适应函数的设计、遗传操作的设计、控制参数的设计等几个方面进行设计和改进,系统可自动生成多份按策略规划的试卷,保证了试卷的准确率和科学性。     

智能组卷算法研究比较

基于题库的智能组卷模块是在线考试系统的核心单元,组卷算法的优劣直接影响到系统性能。智能组卷问题是一个典型的多重约束目标求解问题,本文做了初级建模分析,对目前常用的智能组卷算法做了研究对比,其中遗传算法和粒子群优化算法能够较好地满足随机性、合理性、快速高效等科学需求。     

通用组卷算法研究

针对网络化考试的需求,提出了一种通用组卷算法,为了使生成的试卷更客观、科学和有区分度,文章首先讨论了组卷原则,并围绕组卷原则,提出了一个结构合理的试题库和自动组卷算法,从而构建了一个自动化试卷生成系统。     

基于通用试题库的智能组卷系统的开发

基于改进的自适应遗传算法,求解改进数学模型的智能组卷系统。利用JSP编程语言和SQLServer数据库技术开发了大学物理课程考试系统,系统具有良好简捷的操作界面,可以直接生成Word形式的试卷及答案,并且可以编辑、修改和打印Word形式的试卷及答案。     

卫星图像分割的聚类算法

组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,而它的约束条件难以用数学形式描述,所以采用传统的数学方法求解十分困难。实践证明,用遗传算法求解组卷问题有较好的效果。本文中提出的改进的遗传算法,采用功能块结构,可以在初始种群时满足试卷的部分约束(题型、题数、题分),并无须在进化过程中对这些约束进行控制,降低了问题的难度,提高了问题求解的效率。而且在保证整个试卷的分数不变的前提下,适当地增大误差,可以大幅度减少组卷时间,尤其适用于网络环境下用户对组卷速度要求较高的考试情况。     

基于贪心策略自动生成高区分度试卷的方法

建立了以生成高区分度试卷为目标的自动组卷问题的数学模型,针对该模型提出了基于贪心算法的试卷生成方法,将算法应用于实际的考试系统中,并与禁忌搜索算法生成试卷的策略进行比较,结果表明：贪心算法用更少的时间找到了更好的解．     

基于VB技术的试题库系统研究与实现

随着教学改革的进一步深入和课程建设的逐步完善,要求课程考试必须规范化、系统化、科学化和智能化．本文通过试题库系统的开发与研究,基于遗传算法自适应性的智能组卷算法,从而更好的实现了试题录入、修改、删除、搜索、智能组卷等;并能将所抽试题直接生成Word文档和相应的答案．较好地实现了教考分离,提高了试卷的质量;保证了考试的测试试题具有较高质量、稳定的水平．     

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.     

在线考试组卷算法研究

针对网络化教学的需求，文中提出了一个在线考试系统，为了使生成的试卷更客观、科学、和有区分度，文中首先讨论了组卷原则，并围绕这组组卷原则，提出了一个结构合理的试题库和自动组卷算法，提出了一套合理的组卷参数，从而实现了一个自动化试卷生成及考试系统。该系统已嵌入到学校的网络教学系统中，运行良好。     

基于Excel和VBA的试卷生成及评分系统

课程考核可以检验学习者的学习水平,检测其对知识或技能的掌握程度,是教学中的一项重要工作。纸质试卷考核需要教师出制试卷、批改试卷、统计分析成绩,对教师来说工作量较大。利用Microsoft Office软件中的Excel组件结合VBA程序设计创建试卷生成及评分系统,具有自动组卷、考试时间设置、评分、分析成绩等功能,可极大提高教师的工作效率。