基于控制论的数学测试系统应用
控制论在应用数学中的创新应用有哪些
控制论在应用数学中的创新应用有哪些在当今科技飞速发展的时代，应用数学作为一门重要的学科，正不断地与其他领域相互融合，为解决各种实际问题提供有力的支持。
其中，控制论作为一门研究系统控制和调节的学科，在应用数学中有着广泛而创新的应用。
控制论的基本概念是通过对系统的输入和输出进行监测和调整，以实现系统的优化运行和预期目标。
这一概念在众多领域都有着至关重要的应用。
在工业生产中，控制论的应用可以显著提高生产效率和产品质量。
以自动化生产线为例，通过传感器实时收集生产过程中的各种数据，如温度、压力、速度等，然后运用控制论的方法对这些数据进行分析和处理，及时调整生产设备的参数，从而确保生产过程的稳定性和一致性。
例如，在汽车制造中，焊接机器人的焊接电流和速度可以根据控制论的算法进行精确控制，以保证焊接质量的稳定可靠。
在交通领域，控制论也发挥着重要作用。
城市交通拥堵是一个全球性的难题，而智能交通系统的出现为解决这一问题提供了新的思路。
通过在道路上安装传感器和摄像头，实时获取交通流量、车速等信息，再利用控制论的模型和算法，可以对交通信号灯进行智能控制，实现交通流量的优化分配。
此外，自动驾驶技术也是控制论在交通领域的一个重要应用。
自动驾驶汽车通过感知周围环境，根据预设的目标和约束条件，运用控制算法来决策车辆的行驶轨迹和速度，从而提高行驶的安全性和效率。
在能源领域，控制论的创新应用有助于提高能源的利用效率和可再生能源的整合。
例如，在电力系统中，通过对发电、输电和用电环节的实时监测和控制，可以实现电力的供需平衡，减少能源浪费。
对于可再生能源，如风能和太阳能，由于其具有间歇性和不稳定性，控制论可以用于优化储能系统的运行，以及协调不同能源之间的互补，以确保电力供应的可靠性。
在金融领域，控制论同样有着不可忽视的应用。
风险管理是金融领域的核心问题之一，控制论可以帮助金融机构对市场风险、信用风险等进行有效的评估和控制。
通过建立数学模型，分析金融数据的动态变化，预测潜在的风险，并及时采取相应的措施进行风险对冲和防范。
控制论的数学基础
控制论的数学基础控制论作为一门独立的学科，是研究动态系统的行为及其控制方法的一门交叉学科。
它的理论基础主要建立在数学基础之上，通过数学模型描述系统的动态行为，并通过控制方法实现对系统的控制。
本文将从控制论的数学基础展开讨论，介绍控制论中常用的数学工具和方法，以及其在实际应用中的重要性。
一、微积分微积分是控制论中最基础也是最重要的数学工具之一。
微积分主要包括微分学和积分学两个部分，它们为控制论提供了描述系统动态行为的数学工具。
在控制论中，微分方程是描述系统动态行为的主要数学工具，通过微分方程可以描述系统状态随时间的变化规律。
控制论中的状态空间模型就是基于微分方程建立的，通过状态空间模型可以描述系统的状态、输入和输出之间的关系，是控制系统设计和分析的基础。
二、线性代数线性代数是控制论中另一个重要的数学基础。
在控制论中，系统的状态、输入和输出通常用向量和矩阵来表示，线性代数提供了描述向量和矩阵运算的数学工具。
在控制系统设计中，经常需要对系统进行状态空间表示、状态反馈控制、观测器设计等操作，这些操作都需要用到线性代数的知识。
此外，线性代数还在控制系统的稳定性分析、性能评价等方面发挥着重要作用。
三、概率论与统计学概率论与统计学是控制论中用来描述系统随机性的数学工具。
在实际控制系统中，系统受到各种随机扰动和噪声的影响，因此需要考虑系统的随机性。
概率论与统计学提供了描述系统随机性的数学方法，通过概率论与统计学的知识可以对系统的随机性进行建模和分析，从而设计出更加鲁棒的控制系统。
四、优化理论优化理论是控制论中用来设计最优控制器的数学工具。
控制系统设计的目标通常是使系统在给定性能指标下达到最佳控制效果，这就需要通过优化理论来设计最优控制器。
优化理论可以帮助我们找到系统的最优控制策略，使系统在给定约束条件下达到最佳性能。
五、动态规划动态规划是一种重要的优化方法，也是控制论中常用的数学工具之一。
动态规划通过将多阶段决策问题分解为单阶段决策问题，并逐步求解，从而得到最优解。
智能控制系统模型预测算法及实际应用验证
智能控制系统模型预测算法及实际应用验证智能控制系统在现代工业自动化领域中扮演着关键角色。
它利用感知、分析和决策等技术来实现对复杂系统的自动化控制，提高生产效率并优化资源利用。
而模型预测控制算法是智能控制系统中必不可少的一环，它能够预测系统的未来发展趋势，并根据预测结果进行及时调整，实现优化控制。
模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）算法是一种基于数学模型的控制策略。
它首先建立系统的数学模型，并通过对模型的预测来制定控制策略。
MPC算法通过迭代优化，选择使系统性能指标最优化的控制输入，并根据实际反馈进行调整。
这种控制策略能够根据实时系统状态的变化进行动态调整，适用于各种复杂、非线性、多变量的控制系统。
MPC算法的核心是模型预测器，它能够根据当前系统状态，预测未来一段时间内系统的发展趋势。
常用的模型预测器有线性模型、非线性模型、时变模型等。
在建立模型预测器时，常常需要通过系统辨识方法从实际数据中获取模型参数，以提高预测的准确性和精度。
实际应用中，模型预测控制算法已经被广泛应用于各个领域。
例如，机械制造领域中的过程控制系统，通过MPC算法可以实现对生产过程中多个关键参数的控制，确保产品质量和生产效率；电力系统中，MPC可以应用于电网负荷预测和优化调度，提高电网稳定性和能源利用效率；交通运输领域中，MPC可以用于交通信号控制优化，减少交通拥堵，提高道路通行效率。
此外，模型预测控制算法还常被应用于环境监测与治理领域。
通过建立环境模型和控制器，MPC算法可以预测环境污染物的传输和扩散规律，并制定相应的防治策略。
在城市空气质量监测中，MPC算法可以根据实时空气质量指标，控制车辆尾气排放和工业污染物排放，减少空气污染程度，改善居民生活质量。
为了验证MPC算法的实际应用效果，通常需要进行系统仿真或实验验证。
在仿真验证中，可以构建模型预测控制系统的仿真环境，并通过对不同实验数据的模拟，检验算法在不同情况下的表现。
数学在控制论中的应用
数学在控制论中的应用控制论是一门研究如何通过对系统进行控制以达到特定目标的学科。
而数学则是控制论的重要工具和基础。
数学的精确性和逻辑性使其能够提供给控制论以严密的分析和解决问题的方法。
在控制论的研究和应用中，数学无处不在。
一、线性控制在控制论中，线性控制是最基本的一种控制模型。
线性控制的数学基础主要是线性代数和微积分。
线性代数提供了对系统状态进行描述和分析的工具，微积分则提供了对系统动态行为进行建模和分析的工具。
通过线性控制模型，我们可以对系统状态和动态行为进行准确的描述，从而设计出稳定可靠的控制系统。
二、非线性控制除了线性控制，控制论还研究了非线性系统的控制方法。
非线性系统的特点是系统行为与输入之间的关系是非线性的，因此无法使用线性控制模型进行描述和分析。
非线性控制依赖于微分方程、偏微分方程和动力系统等数学工具。
例如，混沌理论是一种用来描述非线性系统行为的数学工具，它对于非线性控制的设计和分析起到了重要的作用。
三、优化与最优控制控制论的一个重要问题是如何通过调节控制输入来使系统能够达到某种性能指标的最优化问题。
在实际控制过程中，有时候需要权衡系统的多个性能指标，这就涉及到多目标优化问题。
最优控制理论提供了一种利用数学方法对系统进行优化设计的工具。
最优控制问题可以通过使用变分法、动态规划和最优化理论等数学工具来解决。
四、模型预测控制模型预测控制是控制论中的一种先进控制策略，它基于对系统的数学模型进行预测，并根据预测结果进行控制决策。
模型预测控制利用数学的预测和优化方法，能够在控制过程中对未来的系统行为进行预测，并根据预测结果作出决策。
因此，数学在模型预测控制中起到了至关重要的作用。
结语数学在控制论中的应用是广泛而重要的。
通过数学方法的运用，我们可以对控制系统进行准确的描述、分析和优化。
数学不仅丰富了控制论的理论框架，也为控制系统的设计和应用提供了有力的支持。
掌握数学工具对于掌握控制论的基本理论和方法是至关重要的。
数学分析与控制理论在自动化中的应用
数学分析与控制理论在自动化中的应用自动化是一门涉及多个领域的综合性学科，广泛应用于生产、交通、医疗、环保等各个行业中。
而在自动化系统中，数学分析和控制理论是至关重要的组成部分，对于自动化系统的设计、开发和运行起着至关重要的作用。
一、数学分析在自动化中的应用1.微积分微积分作为数学分析的基础，被广泛应用于自动化系统的设计和优化中。
例如，在工业生产中，对于某些复杂的生产过程，需要通过对其进行微积分分析，来确定其所需要的工作条件。
此外，在交通运输领域，微积分也被广泛应用于交通信号灯的优化设计，以最大化道路利用率，降低交通拥堵程度。
2.概率论与统计学概率论与统计学是一种非常强大的数学工具，它们能够帮助自动化系统建立模型，预测未来的走向。
例如，在飞机设计中，概率论与统计学可以帮助工程师们推算出最小的飞行风险，以及针对各种不同天气和环境条件的最优飞行路径。
3.矩阵理论矩阵理论被广泛应用于自动化系统设计中，具有广泛的应用领域。
例如，在机器人控制系统的设计中，矩阵理论可以用于控制系统的状态空间分析、信号处理分析和动力学分析等多个方面，极大地提高了机器人控制系统的精度和性能。
二、控制理论在自动化中的应用控制理论是自动化系统中不可或缺的一部分，其作用是通过对系统参数的监控和调整来改善系统性能。
在自动化系统中，控制理论可以用于调整系统的输入、输出和内部变量，以实现目标状态的精确达成。
1. PID控制PID控制是一种流行的自动控制技术，通过调整系统的比例、积分和微分来实现系统参数的调整。
在工业生产中，PID控制可用于调整特定设备的工作状态，例如熔炼过程中的温度和压力等，以实现生产过程的最优化。
2.线性控制线性控制是指在系统中，其输入和输出变量之间存在一定的线性关系，可以使用线性控制器来实现系统参数的调整。
例如，在飞行控制器中，线性控制技术可以用于调整飞机高度、速度和方向等参数，以实现飞行过程的优化和安全。
3.最优控制最优控制是指通过对系统目标函数进行最小化，寻找系统最优解的一种控制策略。
数学中的控制论
数学中的控制论控制论是一门研究如何精确地描述与分析系统运动规律并设计控制方法的学科。
它在数学领域中有着广泛的应用，涉及到多个学科领域，如工程、物理学、经济学等。
本文将介绍数学中的控制论及其在实际中的应用。
一、控制论的基本概念控制论主要研究如何使一个系统的输出达到预期的目标。
在控制论中，系统通常由输入、输出以及系统动态方程所描述。
控制论的基本概念包括系统模型、控制器、误差信号等。
系统模型是对系统行为进行数学建模的过程，是研究系统行为的基础。
在控制论中，常见的系统模型包括线性模型和非线性模型。
线性模型可以通过线性方程组来描述系统的行为，而非线性模型则需要借助于微分方程或差分方程来描述系统的行为。
控制器是指通过对系统输入进行调整来实现系统输出的预期目标。
控制器的设计通常基于控制论的方法，如PID控制器、状态空间控制器等。
这些控制器通过对系统模型的分析和优化来达到控制系统的稳定性、精确性等要求。
误差信号是指实际输出与期望输出之间的差异。
在控制论中，误差信号被认为是控制系统的关键指标，控制器通过不断调整输入使误差信号减小，从而实现系统输出的目标。
二、控制论的应用控制论在实践中有着广泛的应用，下面将介绍几个典型的应用领域。
1. 自动控制自动控制是控制论最常见的应用领域之一。
它主要研究如何设计控制器使系统在不需要人工干预的情况下实现预期的目标。
例如，工业生产中的自动化控制系统可以通过不断地监测和调整来实现生产过程的稳定性和高效性。
2. 机器人技术控制论在机器人技术中起着至关重要的作用。
通过控制器的设计，可以使机器人实现精确的位置控制、轨迹跟踪等功能。
控制论的应用使得机器人在工业自动化、医疗健康、军事防卫等领域发挥重要作用。
3. 经济学控制论在经济学中的应用主要研究如何通过控制手段来实现经济系统的稳定和优化。
例如，经济中的货币政策控制、市场供需调节等都离不开控制论的方法。
控制论的应用使得经济系统的运行更加高效和稳定。
控制论和模糊数学在自动控制中的应用
控制论和模糊数学在自动控制中的应用自动控制是现代技术中的一个重要分支，它涉及到许多领域，如机械、电子、航空航天、通信和自动化等。
在自动控制领域中，控制论和模糊数学是两个非常重要的学科，它们用于开发和设计自动控制系统。
控制论和模糊数学在自动控制中的应用是如何的呢？本文将从数学角度探讨这一问题。
控制论中的反馈在自动控制系统中，其中一个重要的概念是反馈。
反馈是指将输出信号重新引入到系统中的过程，以便对系统的输出进行调整。
在控制论中，反馈是系统控制的一个重要因素。
通过反馈，控制系统可以根据输出信号的差异来进行调整，使系统变得更加准确和可靠。
在实际应用中，控制系统可以通过传感器或其他测量设备来获得有关输出信号的信息，并将信息传递给控制器。
通过反馈，控制系统可以自动调整控制器的输出，以使系统的输出保持恒定或达到期望值。
模糊数学在自动控制中的应用除了控制论中的反馈以外，模糊数学也被广泛用于自动控制系统的设计中。
模糊数学指的是一组基于模糊概念的数学工具和技术，它们可以用于表示和处理不确定性或模糊信息。
在自动控制中，模糊数学可以用于处理模糊信息、建立模糊控制算法和优化控制器的性能等方面。
在自动控制系统中，模糊数学可以用于建立模糊控制器。
模糊控制器是一种基于模糊逻辑和模糊推理的控制算法。
与传统的控制器不同，模糊控制器可以处理不确定性和模糊信息。
模糊控制器的输入和输出可以是模糊或现实的变量。
通过模糊控制器，自动控制系统可以根据不确定性信息和已知规则来进行自适应控制。
另一个利用模糊数学的领域是模糊决策。
在自动控制中，模糊决策可以用于建立模糊控制器的决策过程。
模糊决策可以根据输入信号的特征来确定输出信号的方向。
它可以通过对系统中的变量进行模糊化来处理不确定性或模糊信息，并通过模糊推理来进行决策。
在模糊决策中，我们可以使用一些特殊的技术，如模糊聚类和模糊优化。
通过模糊聚类技术，我们可以将相似的输入信号进行分类，并根据不同的类别选择不同的决策方法。
数学与控制论数学在控制系统设计中的应用
数学与控制论数学在控制系统设计中的应用在控制系统设计中，数学和控制论数学起着基础和关键的作用。
通过运用数学工具和控制论数学模型，工程师能够分析、设计和优化复杂的控制系统。
本文将介绍数学与控制论数学在控制系统设计中的应用，并探讨其重要性和局限性。
一、数学在控制系统设计中的应用1.1 微积分和差分方程微积分是数学的基础，广泛应用于控制系统的分析和建模。
通过微积分，工程师可以对系统的运动进行描述，并利用微分方程和积分方程来解决系统的建模和求解问题。
差分方程则用于描述离散时间控制系统，通过差分方程可以分析系统的稳定性、响应和控制方法。
1.2 线性代数和矩阵论线性代数和矩阵论是控制系统设计中的重要工具。
线性代数包括向量、矩阵、线性方程组等内容，通过线性代数的方法可以描述和求解线性系统的特性和性能。
矩阵论则提供了对多变量系统进行模型化、分析和设计的数学工具。
1.3 概率论与数理统计概率论和数理统计在控制系统设计中被广泛应用于建立控制系统的数学模型、分析系统的可靠性和性能，并进行风险评估和优化设计。
通过概率论和数理统计，工程师可以分析和处理系统的不确定性，并基于统计方法进行参数估计和建模。
二、控制论数学在控制系统设计中的应用2.1 系统建模与分析控制论数学为控制系统的建模和分析提供了理论基础。
控制论利用微分方程、状态空间方法和传递函数等数学工具描述和分析系统的动态特性，包括系统的稳定性、响应和鲁棒性等。
2.2 控制器设计与优化控制论数学为控制器的设计和优化提供了方法和技术。
通过控制论的数学模型和算法，工程师可以设计出满足系统要求的控制器，并通过优化算法，获得最优的控制器参数和结构。
2.3 系统仿真与验证控制论数学在系统仿真和验证方面也发挥着重要作用。
通过控制论的数学模型，可以进行系统的仿真和验证，评估系统的性能和稳定性，并对系统进行调试和优化。
三、数学与控制论数学在控制系统设计中的重要性数学和控制论数学在控制系统设计中的重要性不言而喻。
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基于控制论的数学测试系统应用研究【技术应用】基于控制论的数学测试系统应用研究*□世文菊何彦彬任善恂摘要：数学问题解决能力的高低直接影响到学生学习数学的效率、学习兴趣、学习成绩以及学生学习潜力的开发。
传统的数学教学方式容易使学生形成固定的思维模式，不利于创造性思维的培养。
基于控制论的数学测试系统，将资源科学归类，提供教师辅导和及时诊断服务，注重学科知识的应用和学生间协作意识的培养。
利用该数学测试系统，学生可以及时获得反馈，明晰自己的学习状态和问题；教师可以根据学习过程中学习者的变化状态，不断调整数学训练的内容和方式，制定最佳的教学方案，使学生在控制模型下，不断提高数学问题的解决能力。
关键词：控制论；数学测试系统；问题解决；问题表征；应用研究中图分类号：G434文献标识码：A文章编号：1009-5195（2012）01-0087-05doi10.3969/j.issn.1009-5195.2012.01.014*基金项目：国家社科基金“十一五”规划教育学2007年度重点项目之“中学生问题解决行为模型测量及问题解决策略培养的研究”（CCA070216）。
作者简介：世文菊，硕士研究生，云南大学网络与信息中心；何彦彬，博士研究生，助理研究员，云南大学现代教育技术中心；任善恂，博士，研究员，云南大学现代教育技术中心（云南昆明650091）控制论是1948年美国数学家诺伯特·维纳创立的，它研究如何在系统内控制对象的变化状态，即用最少的信息实现最优的环节，取得最大效果，达到最佳化控制（精确化、定量化、模拟化）（刘斌等，2004）控制论的基本概念是信息和反馈，由这两种概念把本质互相背离的技术系统，如生物系统、社会系统联络起来，使这些系统中调节和控制的机能过程都可以用控制论的方法统一地加以处理，所以控制论又是一门方法论学科。
传统教学中学生解答数学问题时，习惯套用固定模式来解题。
长此以往，学生的思维惰性就会不断增强。
将控制论运用到“一题多解”的数学问题解题中，不仅对知识的掌握具有很大的帮助，而且还能帮助学生在学习过程中，树立良好的学习习惯，摒弃单一追求结果、死记硬背的学习定式，提高学生的数学问题解决能力。
本文试图将控制论的信息与反馈方法应用于“数学测试系统”中，对学生测试后表现出来的差异进行个性化的指导，以获得最佳的教学效果。
一、数学问题在“数学测试系统”中的表征方式数学问题解决的全过程通常包括：从现实情境中提出问题，根据所提问题建立数学模型，运用自身已有的知识经验探求解决问题的思路，寻找规律，对问题进行求解，对解答过程的反思和对结果的评价、应用与推广，这样一个循环往复的过程。
数学问题在“数学测试系统”中的表征方式是指测试系统开发者根据数学教辅资料给出的问题和数学一线教师或专家给出的问题表征规律相结合，通过发现问题的架构、建立问题解决空间的过程，把物理刺激转变为心理符号的过程。
问题表征既是一种过程，也是对问题理解的一种结果，即对问题的理解、内化，问题在头脑中的呈现方式等。
问题表征质量的高低将会直接影响到问题的解决。
（胥兴春等，2001）Kruteskii（1976）和Usiskin（1987）认为，视觉表征能够加强解题者对问题的知觉性理解。
李文馥（1987）和Battista（1990）认为数学关系的空间表象操作能力有助于数学问题解决，它与数学成绩成正相关。
徐凡等人的研究（1992）也证实了小学生空间表征与解决几何问题的能力有很高的相关性。
研究者按两个维度：教师规定题目的难易程度、问题和实际应用的符合程度（概念、基本应用、复杂应用），对测试系统中的数学问题进行区分，并运用测试系统，将传统学习中难以直接考察的解题效率和效果问题通过可视化的方式直观地展现出来，帮助学生及时了解学习情况，开展个性化的学习指导。
二、控制论在“数学测试系统”中的运用数学问题解决能力的高低直接影响到学生学习数学的效率、学习兴趣、学习成绩以及学生学习潜力的开发。
基于控制论的数学测试系统以教学任务和客观条件等信息采集为前提，以信息传输和反馈为纽带，以信息处理为中心，制定最佳教学方案，并在实践中不断调整、控制、完善，以取得最佳效果。
它是由教师、学生、计算机、学科知识点等要素组成的一个相互作用、相互依存的统一体。
教师是系统主要控制者，是信息的处理源，其行使着输入信息、制定教学计划、根据反馈信息调整学习计划，即设计、实施最佳化教学的作用。
学生是系统受控对象之一，也是信息的产生源，接受教师控制指令，产生系统调控信息并自我调节。
控制和受控制是相互作用的，这种作用又构成了反馈控制系统。
教师必须随时注意测试系统中学生的反馈信息，调整和改进教学方法，实现最优化的调控，提高训练效果。
在做题的过程中如果学生纪律不好，干扰信息部分强，也会影响到测试效果。
1.应用原理及流程对于数学问题转变过程的控制离不开信息。
控制者、控制对象、以及影响控制的因素等之间的联系主要在于信息流动。
在测试系统中，教师和学生均是信息的来源。
教师控制着数学知识点的输入，同时又接受着学生对知识点理解程度的信息。
学生的信息输出取决于教师的信息输入，信息输入量的改变取决于信息的有效输出量，而且与学生的可接受性大小有关。
学生经过注册进入测试系统，在有效时间内，有计划地按照知识点的层次梯度和所学教材内容，在知识点练习系统中选取知识点题库中的24个小题进行测试。
（Marzano et al.，2003）完成后，以错题集为依据，总结出错原因。
教师按学生出错原因进行归类，用统计分析方法，找出同类错误的学生，分成小组，对他们进行个性化教学。
学生根据上一次测试结果与教师期望结果的对比，再次进行同一知识点不同选题难度的测试。
经过多次的反馈-控制，达到对这一知识点完整的掌握。
具体调节过程如图1所示。
图1教学过程的控制和调节过程模型在系统中，研究者给知识点的掌握程度进行赋值，即同一知识点连续做24题的正确率如果能达到80%及其以上说明该知识点已基本掌握；（Marzano et al.，2003）若做题的正确率低于80%，则需要调整和控制。
学生测试时，按知识点的表征方式根据难度系数5∶3∶2的比例（容易题12道，中等难度7道，困难题5道）进行随机抽题。
学生在测试系统中的应用模式包括常规做题、控制做题和控制-反馈做题三种。
常规做题就是学生按自己的水平完成系统抽取的24题。
控制做题是辅导教师对学生错题进行讲解后，学生完成同一知识点的再次测试。
控制-反馈做题是学生在控制做题模式下正确率仍然不能达到掌握标准的情况下，辅导教师根据这个信息反馈，调整抽题难度进行控制。
数学测试系统中，教师根据学生不同难度下做题正确率和设定的掌握目标对比，增加或降低抽题难度，以此逐步达到控制的目的。
具体的做题流程如图2：学生进入系统，选取知识点，根据教师设定的题目属性在数据库中随机抽题（24题），在有限时间（3/4小时）内，（Marzano et al.，2003）对知识点进行练习。
辅导教师对学生的做题情况进行跟踪记录，并对记录的结果聚类分析。
本测试系统以正确率80%作为知识掌握的标准，将80%减去控制做题模式下的测试正确率的差值作为同一知识点下一次抽题难度变化的加权系数（期望值和实际值之间的差选作加权系数），进行若干轮控制调整，直至学生掌握该知识点。
图2同一知识点多次做题流程比如：学生A 第一次进入系统开始做题。
24题做完后，辅导教师对她的做题情况进行分析：正确率为41.67%；错题集中分布于典型题类内的中等难度和容易题、历年试题中的困难和容易题、基本运用题类的中等难度题、概念辨析题类的容易题上。
辅导教师对学生进行错题的讲解，同时按调整题目的难度系数（80%-41.67%=38.33%）重新抽题。
第二次做题后学生A 的正确率为62.50%，错教学计划辅导教师数学测试系统学生错题集反馈总结性评价（效率效果）形成性评价进入测试系统选取指数函数开始做题，第一次为常规做题后面是控制模式①常规做题②控制做题③控制-反馈做题抽取24道题目做题正确率是否达到80%下一知识点的练习抽取24道题目调整难度系数（80%-实际达到的正确率），辅导教师整理错题集，学科教师讲解解题方法技巧（做题后正确率达到80%以上）是否【技术应用】基于控制论的数学测试系统应用研究基于控制论的数学测试系统应用研究【技术应用】题的种类集中于基本运用题类的困难和中等难度题目上。
辅导教师除再一次调整题目的难度系数外，需对学生的错题分类统计，请学科任课教师对错题的解题方法、基本概念、以及应用的范畴进行讲解。
学生经过加强知识点的理解后，第三次进入系统做题，正确率达到87.5%，达到掌握此知识点的程度，可进入下一知识点的学习或同一知识点解题能力的提升过程。
当学生在某一抽题策略下正确率达标以后，可以通过反向调整将抽题难度逐步提高，以达到提升解题能力的目的。
调整趋势图如下:图3调整趋势图如图3所示，若学生的测试结果在难度系数为易时，正确率无法达到掌握标准，则代表学生需要对该知识点进行补习、辅导或者重新学习。
若学生的测试结果在某一难度系数下正确率达标（处于l 1或者l 3状态时），则可以通过调整难度系数，按照路径l 4、l 5达到该知识点的理想掌握状态。
路径l 2代表学生随题目难度系数不断向下调整，逐渐达到较低层次掌握程度的过程。
辅导教师应该根据学生反馈信息不断调整学生的抽题策略以及难度系数，使学生不断加深对知识点的理解，并不断提升学生数学解题能力。
教师可以通过访谈法，记录学生在测试过程中遇到的问题和需要，以此作为调整教学策略的依据。
辅导教师还可以通过查看学生的做题情况，了解其对知识点的掌握程度，根据具体情况制定帮助计划。
总之，辅导教师结合系统内外各种因素，不断调整学生的学习计划，通过难度系数的调整，使要达到的学习目标贴近学生的实际情况，使学生更积极地参与学习。
2.反馈信息在测试系统中的应用反馈信息是将已产生控制作用的效果作为我们下一步控制作用设计的依据和参考。
即诺伯特·维纳指出的“把系统过去的演绩再插进它里面去，以控制这个系统的方法”。
它的最大优点在于：任何误差，不论其来源如何都可利用这个原理加以消除。
（刘斌等，2004）因此，当系统受到干扰时，这种控制方法就显得更有力。
反馈信息在“数学测试系统”中主要用于一次课或者是一周课的训练教学。
在训练的过程中，教师需要事先作好教学计划，教学计划作为输入信息作用于教学。
对教学周期和过程实行控制时，测试系统的内部结构和功能状态会发生一系列变化，这些变化就是教学计划执行结果产生的实际效果演绩。
由此，可取得若干输出信息。
将输出信息同预想要达到的期望信息比较。
修正计划，重新输入，再作用于训练，如此往复的过程。