在线考试系统中组卷策略的研究

在线考试系统应用的主要目的,是在公平、公正的环境下,能最大程度地满足用户的不同需要,生成一份客观的、科学的、有区夯度的高质量试卷,达到预期的考核效果一这就需要科学的组卷策略,这里将对此进行详细介绍。     

自动组卷在线考试系统的设计与实现

随着高等教育的深入改革,高等院校规模逐渐扩大,学生人数高速增长,专业类别逐渐增多,开设的课程数以百计,大大的增加了教务处管理人员、教师组织考试的复杂程度和工作量,甚至很多学校每年都需要提前两个月实施考试。因此,使用现代的随着计算机技术、网络技术、数据库技术,开发实现自动化的考试管理系统,已经成为许多学校管理者追求的目标,成为许多计算机工作者研究的热点。     

基于随机算法的组卷策略设计

本文以在线考试系统组卷为研究背景,设计了组卷模块架构,在随机组卷算法中引入了题量、题型、知识点、难度和时间等约束条件,采用高分优先、难度限制、时间限制和随机抽取等原则选择试题,组成较为精确的试卷,为在线考试系统的组卷提供了新的方法和思路。     

基于遗传算法的考试系统组卷算法设计

本文分析了考试系统中的组卷问题,结合遗传算法,从算法预处理、编码方法、初始化群体、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子这几个方面,详细地研究了如何采用遗传算法解决组卷问题。并且通过实验数据,与随机抽取算法和其它组卷算法作比较,说明了本算法的优越性。     

基于Java的自动组卷系统的实现

针对网络化考试的要求,为了使生成的试卷更科学、合理和有区分度,文中讨论了组卷原则,并提出了一套简单实用的组卷算法。     

无纸化考试智能组卷和试题库问题的探讨

根据无纸化考试系统的特点和要求,设计出操作简单明了快速高效的智能化组卷考试系统,系统能够根据教师提供的有关试卷的试题数量、平均难度系数、试卷所要覆盖的知识面等要求,通过数学模型的计算并结合计算机智能抽卷算法,从试题库中抽取符合出题者要求的试卷,并针对试题难度系数的难确定性,提出试题难度系数动态改变的思想,使各试题的难度系数定位在一个合理的范围内.     

基于改进型遗传算法的智能组卷研究

本文通过分析智能组卷的目标要求,建立了智能组卷系统的数学模型,并提出了一种基于改进型遗传算法的新的智能组卷算法。通过引入两个不同的选择策略,不同的变异算子,进一步提高了智能组卷算法的效率和性能。     

基于ASP.NET随机组卷算法的实现

本文介绍在Asp.net+SQL Server架构的在线考试系统的设计中,利用SQL Server的newid()函数或ASP.NET中的Random央中Next方法随机从试题库中随机抽取试题进行组卷的两种算法.     

基于遗传算法的组卷研究与设计

随着计算机在教育领域的普及,基于网络技术的试题库系统得到了广泛应用,系统组卷的效率和质量主要取决于其算法设计,常用组卷算法难以充分满足用户多重约束条件下的最优组卷需求。遗传算法是根据生物遗传进化思想而设计的一种计算模型,能够克服常用组卷算法的片面性、低效性,可动态、自适应地得到全局最优组卷方案,利用该算法进行了组卷研究与设计。基于遗传算法的智能组卷系统可大大减轻教师出卷的工作负担,使命题组卷更合理、高效。     

基于粒子群优化算法组卷的研究

研究了考试系统中一个关键的技术——组卷算法,提出了应用粒子群优化算法组卷。PSO算法源于蜜蜂群觅食,是一种智能寻优算法,它首先初始化一群随机粒子（随机解）,然后通过迭代找到最优解。PSO算法组卷是一个离散性求解问题,这是对PSO算法应用上的一个扩展。     

一种基于改进遗传算法的自动组卷算法的实现

研究了自动生成试卷所需的数据结构及参数设置,提出了利用遗传算法进行试卷生成的主要设计目标,同时对试卷生成的约束条件和适应度函数进行了细致的分析。为了有效利用遗传算法实现试卷的自动生成并达到理想的结果,对遗传算法进行了改进,并成功的应用于试卷生成过程中。实践证明生成的试卷合乎要求,具有较高的可信度并取得了良好的效果。     

基于遗传算法的自动组卷系统设计

自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。     

文学理论课程的自动组卷系统设计

本文设计的文学理论课程自动组卷系统是针对文学课程考试的具体需求,以文学理论考前出题为开发背景,设计与实现了一个能满足日常教学需要的自动组卷系统。实践证明,本系统的开发与使用可以有效地提高组卷的效率,并做到更加客观和合理。     

改进遗传算法在自动组卷中的应用

针对传统遗传算法在种群编码方案、初始种群生成、动态概率、多点交叉操作等方面做了一些改进,改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。     

遗传算法在自动组卷中的应用

自动组卷策略是利用计算机自动完成试卷生成的一种方案,整个过程的人工投入少,在很大程度上解放了教师,提高了工作效率。能否自动组出满足用户要求的试卷,与组卷使用的算法紧密相关。采用遗传算法,按照选择编码方式、产生初始种群、计算自适应函数、进行遗传操作、试卷生成的过程,可完成自动组卷操作。     

基于题型和知识点的组卷算法研究

提出了一种基于题型和知识点的组卷算法。全文首先介绍了试题库的结构,该组卷算法对应的整个试题库结构可以分成题型表、知识点索引表、试题表和试题内容答案表四个层次,其次讲述了组卷时组卷要求录入的格式,最后全面阐述了基于题型和知识点的组卷算法,其中详细阐述了算法实现的难点——保证试卷平均难度系数符合组卷要求的解决方法。     

智能组卷系统的研究

介绍了遗传算法的基本概念及改进遗传算法的思想,对改进遗传算法进行了理论分析,并进行仿真实验.分析了组卷系统的评价指标;最后实现了基于改进遗传算法的组卷系统.     

基于遗传算法的自动组卷分析与设计

组卷的效率与质量完全取决于选题算法的设计,设计一个从题库中按照考试要求既快又好地选取一组最佳解,涉及到一个全局寻优和收敛速度快慢的问题。本文运用遗传算法的全局寻优对题库系统的自动组卷进行了研究,并得到了一个能较好地满足考试要求的组卷算法。     

在线考试系统的设计与实现

随着网络信息技术的快速发展,网络无纸化考试已成为现代考试中的一种重要形式。传统的无纸化考试系统大多工作在C/S模式下,虽其具有一定的稳定性和快速性等特点,但是其在系统的安装和使用上过于复杂和繁琐,不便于用户的操作。在线考试系统突出的开放性、分布性、易操控性等特点使得考试突破了时间和空间的限制,特别是其分数评定的客观性、公正性及试题库自动生成的快速性、便捷性、合理性等特点尤为突出。本文具体分析了基于B/S模式下,国内外在线考试系统的发展现状,指出了现阶段存在的问题,简要描述了系统所要解决的问题,对系统进行了详细的需求分析和功能模块设计,对自动组卷的算法做出了简单的描述,旨在从根本上实现B/S模式下的在线考试系统。     

粒子群优化算法(PSO)在智能组卷中的应用

本文利用计算智能算法中的粒子群算法对组卷系统加以改进,保留了遗传算法固有的智能搜索技术和有效的寻优和收敛性,通过叠代搜寻最优值,无须太多参数调整,简单容易地实现更加智能和高效的组卷。