智能组卷算法研究

智能组卷是网络化考试系统中较为关键的模块，其问题的实质是多约束条件的最优求解。本文提出一种基于遗传算法的智能组卷策略。     

智能组卷策略的研究

考试系统中的组卷问题是一个受特定条件约束的多目标参数优化问题.通过讨论对比当前流行的组卷算法,包括随机法、回溯法、粒子群算法和遗传算法各自的优缺点,以期找到最大程度地满足用户的需求,具有合理性、科学性和较好的实用性的组卷策略.     

基于区分度的计算机智能组卷的研究与应用

本文分析了现有考试系统智能组卷功能的不足,提出一种基于区分度的智能组卷策略,并将此策略应用到网上考试系统自动组卷模块.通过大量测试数据反映该策略的可行性较高,自动生成的试卷区分度较好,满足了实际应用的需求.     

在线考试系统智能组卷研究

随着计算机网络技术的发展,在线考试系统智能组卷日益成为教学改革中的一个研究热点。若要生成一份科学的、客观的高质量试卷,就需要对在线考试系统进行智能组卷。传统的组卷方式普遍存在存取试卷速度慢和试卷质量低等缺陷,而智能组卷是在优化多目标参数的前提下,对某个特定的试题进行自动匹配的过程。对在线考试系统的智能组卷策略进行了研究和探讨。     

网络考试智能组卷研究

智能组卷是网络考试研究的重要内容。本文描述了组卷的特点及各种方式,论述了遗传算法组卷的基本过程及其具体实施,从而说明遗传算法组卷具有较高的智能性、科学性。     

PHP+SQL Server 2000下开发出题组卷系统——在线考试系统之一

考试、出题、组卷是一个烦琐而又重要的事情,为了减轻出题组卷的任务,本文利用PHP和SQLServer2000技术开发在线考试系统中的网上出题组卷系统部分,主要介绍了组卷的策略及其实现方法。     

基于改进型遗传算法的组卷系统设计研究

传统人工考试模式相比于网络考试系统来说欠缺公平与合理性,不能充分考察学生的学习能力和知识掌握程度,因此要借助网络技术的力量来设计自主组卷系统,完成网上考试系统的改革和创新任务。在深入分析试题库结构和遗传算法的基础上,研究了两者之间的契合处,通过对遗传算法的改进来推出符合组卷策略的考试系统,完成对题型、题量、曝光度、知识点等多方面考核内容的平衡,使基于改进型遗传算法的组卷系统能真正运用于高校实际教学工作中。     

智能组卷策略的研究与应用

针对计算机自动化考试系统,探讨了智能组卷策略中采用的两种算法:随机抽取法和遗传算法,从算法的合理性、实用性和可操作性方面加以分析和设计,重点探讨了基于遗传算法的组卷策略,通过一组实例对比分析了两者的适用范围和各自优缺点.     

网络考试系统中组卷算法比较及应用

根据网络考试系统中,智能组卷相关算法的比较和应用,对回溯试探法、随机选取法和遗传算法等三种经典算法进行比较分析,认为遗传算法在组卷过程中,其优化搜索方法和整体搜索策略方面,可以不用依靠其它辅助信息,只要构造出相应的适应值评价函数,就可以求解出来一般约束优化问题,并可以克服算法随机性及盲目性等缺点。同时,遗传算法还能够应对网络考试系统随时更新的试题题库以及相关组卷要求,所以在网络考试系统中,组卷模块选择遗传算法能够实现科学公正的组卷目的。     

遗传算法在自动组卷中的应用

自动组卷是网络考试系统的核心功能,组卷成功与否决定了考试的质量.为了提高网络考试系统中抽题组卷的性能,对遗传算法的基本要素进行了研究,设计了一种基于遗传算法的抽题组卷算法,实验数据表明,该算法具有较好的使用性能和实用性.     

考试系统试题库及组卷方案的设计

在自动考试系统的题库建设中,试题库设计及组卷策略是关键环节.不同的试题库中试题的参数也不尽相同,这里定义为:试题=(编号、题型、题干、答案、分值、难度、区分度、知识点).根据以上参数,提出了基于自适应遗传算法的智能组卷策略.     

自动组卷系统的设计与实现

针对传统的手工组卷弊端,设计开发自动组卷系统。该自动组卷系统容量大、易维护,具有交互界面,组卷理论性强、速度快,适于不同类型的考试及各门课程的出题。     

基于遗传算法的智能组卷研究

计算机技术自问世以来,推动并深化了教育教学改革.在考试环节,可以使用计算机辅助测试系统对学生的学习效果进行测试.计算机辅助测试系统的核心功能是根据约束条件进行组卷.建立了一个改进的组卷数学模型,并使用遗传算法对该模型求解.实验结果表明,该方法能够根据设定的约束条件进行组卷,并且有较高的成功率.     

计算机组卷算法的分析

计算机考试系统是计算机辅助教学的重要分支之一,它是评价和改进学生学习情况和教师教课情况的重要依据之一。计算机组卷算法是考试系统中重要组成部分之一,它决定了试卷的效果。本文介绍了几种常见的组卷算法,并对这些算法进行分析。     

探析自动组卷系统数学模型创建方法

自动组卷系统是应用计算机技术的现代考试命题方式,而数学模型的创建又是组卷系统形成的前提,经过约束条件的分析、确立,建立多条件逐层优化数学模型,然后逐级降低维度,利用这样的方法实现自动组卷。     

考试系统组卷算法的分析与应用

在教学过程中,老师们需要不定时的检查教学质量,以便随时修改教学计划,同时还需要检查同学们对教学内容的掌握程度,方便老师对不同学生进行不同的指导。因此,学校会举行大大小小的考试,而考试的一项核心功能就是组卷。随着信息科技的不断发展,考试系统的组卷已经越来越普遍。本文就是针对这种网络上的智能组卷进行分析的。     

基于遗传算法的高校试题组卷系统的研究

阐述了高校组卷系统的原理,重点研究了作为系统关键的组卷策略运算过程,提出了一个改进的动态分层遗传算法作为高校组卷系统的组卷策略,最后通过实验检验其性能。     

最近发展区理论对智能组卷的启示

近年来,各种智能组卷的策略和算法研究很多,然而专门从认知心理的角度来研究智能组卷的研究并不多见。维果茨基的最近发展区理论所涉及的认知心理发展过程,即学习过程,为在线考试系统的组卷模块设计提供了学习理论依据,也为现有组卷算法在学生的知识能力参数值计算等方面的改进带来了有益启示。     

遗传算法在试题库组卷中的应用

为了提高网络考试系统中抽题组卷的性能,对遗传算法的基本要素进行了研究,设计了一种基于遗传算法的抽题组卷算法.实验数据表明,该算法具有较好的使用性能和实用性.     

基于遗传算法的高校试题组卷系统的研究

阐述了高校组卷系统的原理,重点研究了作为系统关键的组卷策略运算过程,提出了一个改进的动态分层遗传算法作为高校组卷系统的组卷策略,最后通过实验检验其性能。