智能组卷系统中的组卷策略研究
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新型组卷策略的研究与实现
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基于改进遗传算法的智能组卷系统研究
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ｍａｎａｎｎ ｔ ｔｇ ．Ｔ ｅ ｅｔ ｇ ｋ ｏ ｅｇ ｉ ｍｓ ａｅ ｄｕｔｄ ｂ ｆｒ ｅ ｅａｉｇ ｔｅ ｔｓ ｐ ｐｒ ｈｓ ｌｏｉ ｍ ｆ ｃｍｐ ｓ ｇ ｔｓ ｉｔｉｉｇ ｓ ａｅｙ ｈ ｔ ｉ ｎ ｗｌ ｅ ｔ ｒ ａｊｓｅ ｅｏｅ ｇ ｎｒｔ ｈ ｅｔ ａｅ．Ｔ ｉ ｇ ｒｈ ｏ ｏ ｏｉ ｅｔ ｒ ｓｎ ｄ ｅ ｎ ａ ｔ ｎ
０ 引言
要 求 的、 高质 量的试卷 。影响组 卷质量 的主要 因素 为 ： 数据 的
模 解 知识 在智能组卷系统的开发中， 如何保证生成的试卷能最大限 不精确性 、 糊性 、 的多样 性 、 的特征 性等 。智能组卷系 统至少应 具有 以下功能 ： 随机产生指 标要求相 同 、 ①可 但题 目 度地满足用户的需要 ， 并具有随机性 、 科学性 、 合理性 ， 是现实 中 按 的—个难点。选择一种高效 、 科学、 合理的算法是智能组卷的关 内容或顺 序不 同的试卷 。②可按章 节 、 题型 确定考试 内容 ； 试卷 的各章节所 占的分数 比例一般 应与教 学所用 的时间成 正 键。当前具有代表性的组卷算法有优先权策略、 弱并行策略、 误 但 差补偿策略 、 随机抽题法及 回溯试探法等ｕ 。以上各种算法各 比 ， 用户也可根据需要改变分数 的比例。③可根据大纲要求 考试对象或考试 时间的不 同设定试题难度 。④试题 的 有其优点 ， 但是 ， 题库规模较大和组卷指标复 杂时 ， 当试 这些算 的不 同、 覆盖 面要广 ， 点要分布 合理 ， 考测 考查 内容 要有代表 性 。⑤ 可 法在组卷质量和组卷速度方面 ， 以达到令人满意的效果 。 都难 遗传算 法是模拟 生物 在 自然环 境 中的遗传和进 化过程 而 根据考试的 目的和类型确定试卷的题类和题型比例。 根 据组卷 系统 的特 点和 功能 要求 ， 我们 应用矩 阵理 论 方 形成 的一种 自适 应全局优 化概率搜 索算法 ， 具有 并行性 、 用 通 并研 究其特 点 。一般 用 户在智 能 性 、 局优化性 、 全 稳健 陛、 作性和简单性等特点 。遗传算 法是 法 建立 一个控 制状 态空 间 ， 操 如 平 通过在 代与 代之 间维持 由潜在解 组成 的种 群来实 现多样性 和 组卷 时会对 试卷的质 量提 出多方 面的要求 ， 总题量 、 均难 题 章节 比例 、 重点章节 比例 、 知识点 的交叉 与综合 全局搜 索的 。遗传算 法的群体搜 索策 略为多 目 优化提供 了 度 、 型比例 、 标 智 在 较 好的解 决方 案 。近年 来 ， 遗传算 法用 于解 决智 能组卷 问 将 等 ， 能组卷就 应最大程 度地满足 用户的要求 。为此 ， 组卷 之 前 ， 们首 先为 智能组 卷过 程建 立与控 制指 标相 应的状 态 我 题， 取得了很好的进展 。但在处理智能组卷 中的知识点重 复 、 期收敛速 度慢 、 后 多个约 束条件之 间的 冲突 等方面仍 无法 达 到理 想效果 。本文给 出了一种基 于矩阵编码的组卷算法 ， 并 改 进了遗传 算子 ， 卷前调整 试卷知识 点的分 布 ， 组卷算 在成 使 法在不 同的要求下都能得 到较为满意 的效果 。
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０ 引言
要 求 的、 高质 量的试卷 。影响组 卷质量 的主要 因素 为 ： 数据 的
模 解 知识 在智能组卷系统的开发中， 如何保证生成的试卷能最大限 不精确性 、 糊性 、 的多样 性 、 的特征 性等 。智能组卷系 统至少应 具有 以下功能 ： 随机产生指 标要求相 同 、 ①可 但题 目 度地满足用户的需要 ， 并具有随机性 、 科学性 、 合理性 ， 是现实 中 按 的—个难点。选择一种高效 、 科学、 合理的算法是智能组卷的关 内容或顺 序不 同的试卷 。②可按章 节 、 题型 确定考试 内容 ； 试卷 的各章节所 占的分数 比例一般 应与教 学所用 的时间成 正 键。当前具有代表性的组卷算法有优先权策略、 弱并行策略、 误 但 差补偿策略 、 随机抽题法及 回溯试探法等ｕ 。以上各种算法各 比 ， 用户也可根据需要改变分数 的比例。③可根据大纲要求 考试对象或考试 时间的不 同设定试题难度 。④试题 的 有其优点 ， 但是 ， 题库规模较大和组卷指标复 杂时 ， 当试 这些算 的不 同、 覆盖 面要广 ， 点要分布 合理 ， 考测 考查 内容 要有代表 性 。⑤ 可 法在组卷质量和组卷速度方面 ， 以达到令人满意的效果 。 都难 遗传算 法是模拟 生物 在 自然环 境 中的遗传和进 化过程 而 根据考试的 目的和类型确定试卷的题类和题型比例。 根 据组卷 系统 的特 点和 功能 要求 ， 我们 应用矩 阵理 论 方 形成 的一种 自适 应全局优 化概率搜 索算法 ， 具有 并行性 、 用 通 并研 究其特 点 。一般 用 户在智 能 性 、 局优化性 、 全 稳健 陛、 作性和简单性等特点 。遗传算 法是 法 建立 一个控 制状 态空 间 ， 操 如 平 通过在 代与 代之 间维持 由潜在解 组成 的种 群来实 现多样性 和 组卷 时会对 试卷的质 量提 出多方 面的要求 ， 总题量 、 均难 题 章节 比例 、 重点章节 比例 、 知识点 的交叉 与综合 全局搜 索的 。遗传算 法的群体搜 索策 略为多 目 优化提供 了 度 、 型比例 、 标 智 在 较 好的解 决方 案 。近年 来 ， 遗传算 法用 于解 决智 能组卷 问 将 等 ， 能组卷就 应最大程 度地满足 用户的要求 。为此 ， 组卷 之 前 ， 们首 先为 智能组 卷过 程建 立与控 制指 标相 应的状 态 我 题， 取得了很好的进展 。但在处理智能组卷 中的知识点重 复 、 期收敛速 度慢 、 后 多个约 束条件之 间的 冲突 等方面仍 无法 达 到理 想效果 。本文给 出了一种基 于矩阵编码的组卷算法 ， 并 改 进了遗传 算子 ， 卷前调整 试卷知识 点的分 布 ， 组卷算 在成 使 法在不 同的要求下都能得 到较为满意 的效果 。
基于智能组卷策略的在线测试系统的研究与开发
张清 富
（阳江广播 电 大学 ，广 东阳江 ，５９０ 视 ２５０）
Ｉ 要ｌ针对 当前在 线测试系统存在 兼容性差 、安全性低 以及 组卷质 量差 的 问题 ，提 出基于ｗｅ 三层结构 的智 能 摘 ｂ 组卷 在线测试解决方 案。采 用ＵＭＬＹ具分析 与设计 系统 ，使用ＡＳ ＮＥ －ＡＪ Ｘ技术 开发系统 ，详细论述在 线测试 ＿ － Ｅ Ｔ￣ Ａ 个 环节 中的关键 技术实现 ，其 中重 点介绍一种基 于 自适应 遗传 算法的组卷算法。测试实验结果表 明，该 系统的运行 安
全 、稳定 ，组卷 的速度、质量较 高。 【 关键 词ｌ智 能组卷 ；在 线测试 系统 ；遗传 算法；ＡＳ ． Ｔ；ＡＪ Ｘ Ｐ ＮＥ Ａ
Ｉ 中图分 类号ｌＴ ３ １ ２ Ｉ Ｐ １． 文献标 识码ｌＡ Ｉ ５ 文章编号ｌ １０ —９６ （０２ ０ —００ —０ ０ ８ ７４ ２ １） ２ １５ ４
１ 用户 注册 ／ 录模 块 ： 户通过注 册 ， ． 登 用 可得
到用户名与密码 ， 经过管理 员的确 认方可 登录考试
系统 ， 用户角色 分为管理 员、 教师与 学生三种 ， 分别 具有不同的权限。 ２ ．网上测 试模 块 ： 统严格 控制测试 进程 ， 系 学 生必须在规定 的时间 内提交试卷 ； 生可登录系统 学
教育 信 息 化促 进 教 学模 式 的 改革 ， 突破 时 可
查询成绩。
空制约与提高教学评价效率的在线测试 ／ 考试信 息系统 的开 发与应用 已成 为教学评价 的发展方 向。 目前在 线测 试系 统普 遍存 在兼 容性 差、 安全 性低 、 难 于维护升级 以及 组卷效 率低等不足 ， 为此 本文研 究一个 基于 自适应 遗传 算法 的可 智能组 卷 的在线 测 试 系统 ， 用分层 的模块化 设 计， 采 使用 当前 先进 的 ＡＰＮＴ与 ＡＡ 技 术 实现 系统 ， Ｓ．Ｅ ＪＸ 并应用 于 《 数据 库 基础与应用》 课程 的教学测试。该系统安全性高 且 易 于维护 升级 ， 组卷 与 阅卷 速度 快 ， 轻教 师 的 减 负担 ， 省财 力与 人力 ， 节 为教学 评价 提供 一种 更准 确 、 时与公平 公正的方 式。 及
（阳江广播 电 大学 ，广 东阳江 ，５９０ 视 ２５０）
Ｉ 要ｌ针对 当前在 线测试系统存在 兼容性差 、安全性低 以及 组卷质 量差 的 问题 ，提 出基于ｗｅ 三层结构 的智 能 摘 ｂ 组卷 在线测试解决方 案。采 用ＵＭＬＹ具分析 与设计 系统 ，使用ＡＳ ＮＥ －ＡＪ Ｘ技术 开发系统 ，详细论述在 线测试 ＿ － Ｅ Ｔ￣ Ａ 个 环节 中的关键 技术实现 ，其 中重 点介绍一种基 于 自适应 遗传 算法的组卷算法。测试实验结果表 明，该 系统的运行 安
全 、稳定 ，组卷 的速度、质量较 高。 【 关键 词ｌ智 能组卷 ；在 线测试 系统 ；遗传 算法；ＡＳ ． Ｔ；ＡＪ Ｘ Ｐ ＮＥ Ａ
Ｉ 中图分 类号ｌＴ ３ １ ２ Ｉ Ｐ １． 文献标 识码ｌＡ Ｉ ５ 文章编号ｌ １０ —９６ （０２ ０ —００ —０ ０ ８ ７４ ２ １） ２ １５ ４
１ 用户 注册 ／ 录模 块 ： 户通过注 册 ， ． 登 用 可得
到用户名与密码 ， 经过管理 员的确 认方可 登录考试
系统 ， 用户角色 分为管理 员、 教师与 学生三种 ， 分别 具有不同的权限。 ２ ．网上测 试模 块 ： 统严格 控制测试 进程 ， 系 学 生必须在规定 的时间 内提交试卷 ； 生可登录系统 学
教育 信 息 化促 进 教 学模 式 的 改革 ， 突破 时 可
查询成绩。
空制约与提高教学评价效率的在线测试 ／ 考试信 息系统 的开 发与应用 已成 为教学评价 的发展方 向。 目前在 线测 试系 统普 遍存 在兼 容性 差、 安全 性低 、 难 于维护升级 以及 组卷效 率低等不足 ， 为此 本文研 究一个 基于 自适应 遗传 算法 的可 智能组 卷 的在线 测 试 系统 ， 用分层 的模块化 设 计， 采 使用 当前 先进 的 ＡＰＮＴ与 ＡＡ 技 术 实现 系统 ， Ｓ．Ｅ ＪＸ 并应用 于 《 数据 库 基础与应用》 课程 的教学测试。该系统安全性高 且 易 于维护 升级 ， 组卷 与 阅卷 速度 快 ， 轻教 师 的 减 负担 ， 省财 力与 人力 ， 节 为教学 评价 提供 一种 更准 确 、 时与公平 公正的方 式。 及
在线考试系统中组卷策略的研究
２组 卷原 则 （ ） 性 １通用 系统 应支
持要求各异的各种科 日题 好足尚未选过的 ，每选一道题就要与已选出的各 库的建 立 ，！成 较为 规范 ｉ ｊ 题 逐一 比较 ， 没已选 出了 Ｍ 题 ， 选下 一 题 时 ， 假 再 的试 卷 。（ ） ２ 简便 趔。 合 适 则需 比较 Ｍ 次 ， 不妨 设一 份 试卷 的总题 数 为 Ｎ 在 ， 最佳 隋况 下 ， 总的 比较 次数 为 ：，，， － ， 一 则 ０ １２ …Ｎ ２Ｎ 基 ｆ网络 的考 试系统 。 ３ （） 随 陡。在 给 ¨组卷指 标 选 题 ， ｝ 即达 到 厂智能 组卷 的效果 组卷 分 为手 组 １ Ｈ， ￣Ｈ－ １ １ 词复杂度 为 Ｏ Ｎ）这样 ， （ ， 就可保 证 下面算 法 中选择出来的试题编号都合法 。 后 ，系统 应 Ｆ动 实现各 种 卷和 自动 卷 两部 分 １ 指 标随 机组合 ，也 可按 照 ４１ 二 手］ 组卷 川 户 提交相 关 限制 条什 ， 【 ｈ系 ６算 法测 试 图 １ 卷子 系统 特 定指标 选择 特 定要求 的 统 根据 这些 条件圯 从 大的范 嗣 内调 ｛试 题 ，稍后 组 ｎ 我 对题 库 的 １０ ８０道题 目进行 ｒ反复抽 取 ， 组 题 Ｆ。４） ｌ。试题覆 盖 Ｉ 一 同 ・ 卷 麻 再于 工 通 过 复 选 按 钮 细 选 以 生 成 自己 所需 的 试 卷速度较快。并且在抽取试卷时，每题基本的题 １ （ 合理 生 ， 份试 有相 关联 的试 题 同时 出现 ， 保证 试 卷 的 性 。 卷 ， 应 即利用 现有 的 试题 库 ， 可编 制 出多 份 试卷 在 型、 分佰 、 章节 、 难度等一些参数可以自动匹配， 不 整 叮 另外 ，整卷的分恤和答案试卷 要符合常规指标 绚卷时，ｆ Ｌ以对所选的坶一 试 ｌ 题进 增删， 顺序进 需 要 人工 十预 ； 卷难 度存 最后 可 以进行 矫 正 ， （ ：Ｏ 如 １０分卷 面和 １０ 钟答 题时 间等 ）（ ） 变 行渊整， ２分 一５鹰 行可 白行规定各大（ ） 小 题分数和试卷的 得出满意的试卷，对于不同的约束条件可以分别 即 又 性。每次命题 叮根据实际教学情况对知识点 、 难 考试时问 完成纽卷后， 、 试卷存人数据库 同时 ， 向 另权 处理 ， 可 提高 速 度 ， 可 以强 调 熏点 约 束 度 、曾经 考过 的 试题 的 确 等参 数特 性进 干 相 试题库返 回信息刷新最终｝选 试题的时问． Ｅ 亍 应 ． ＝ｌＪ 意 的试 卷后 ， 后对 结果 进行 挑选 ， 制 ｝Ｉ满 ｝ｌ ｝ 最 控 应 的调整 ４ ． ２自动纰 卷 。自动组卷模 块 完全 由系统 自动 卷难度 。 ３组 卷 的约束 条件 按照“ 易 中一难 ” — 顺序 以 及川 户 选 择 的信 ，、灵 皂， 结 束语 ： 形成 一 份合理 的 斌卷 ， 键 在于题 库 关 组卷上的灵活多样和客观公正 ， 选择合 （） １唯一性约束 ： 一 同 套试卷内， 每题 只能出 活 、 地 ｛＿ 试题 库 的各类 试题组 成 试卷 试 系统选题 、 随机 １ Ｉ 驭 叮改变 ，利用 Ｖ — 理 的组 卷 策略 可 以使 存线 考 试 系统 的应用 达到 最 Ｂ 现 一 （） 次；２答案约束 ： 抽取的试题不能互为 案 ， 卷 内容 会随 着 库 巾试 题 的改变 『 如 Ａ题 的 题干 为 Ｂ题 的答 案 ；３总 分 约束 ： （） 试题 Ｓ ｒ ｔ 供的 Ｒｎ 数 Ｊ以 整 产生 随机数 ． ｃｉ 提 ｐ ｄ Ｊ 口 ． 件 的效 果 。 参考 文献 总分应与试 卷设定 一 ；４ 题型约束 ： 致 （） 考试题型 ５算法 分析 应 与教 师设 定 棚 符 ；５题 毋 约 ： （） 每种 题 型 的 题 ５ｌ式题的腑 ¨ ｛ ｊ 规则 的建 立 所 渭试题 的属 【 ｉ ｔｈｌＥ ｔｓｎ－ ｎｏｅｖｅ ． ｅＰ ｎ ｌ ｃ Ｍｉ ｅ１—ｅｔ ｇａ ｖｒｉｗＴ ａ — ”ｌ ｅ ｅ ． ｉ ｈ 指 道题在题型、 难度 、 时间和分值等方 ｄ ｎ Ｗｅ ｓｔ ｅ ｍ， ０ １ ｏ ｂｉ Ｔ ａ ２ ０． ｅ 量及 试 卷总题 量 应 教 师设定 一 致 ；６ 考 试时 间 性 ， 的是 一 （） 对 试 不 ２ １ 陈治平． 启发式遗传算法纽卷模型研究 约束 ： 指完成此试题需要的时问；７ 知识点约 ： 商所 具有 的基 本什 值 �
智能组卷策略的研究
自的优缺 点 以及 适 用性 ．
２ ． １ 随 机 法
随机 法在 组卷 中很 常见 ， 即根 据试 题库 中 的试题 属性 和数 量 ， 计算 机 调用 随机 函数从 试题库 中抽 取每一 道符 合 要求 的试题 ， 然后 加人 试卷 ， 循 环进行 直 到组卷 完成 作为 结束 ． 这是 最 常用 的一种组 卷算 法． 由于要考
摘
要： 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
中的试 题类 型是 否 丰富 ， 各类题 型 所 占试 卷 比例是 否合 适 ； ５ ）试 卷是 否具 备 良好 的优劣 区分度 ． 依 据 以上 目标 ， 在线 考试 系统 采取下 列 步骤进 行组 卷． 首先 ， 在建设 试题 库 系统 时 ， 细化 试题 的属性 包括 难度、 区分 度 、 效 率度 、 信 用度 ， 对组 卷 的约束 条件进 行 预先设 计 ， 一般先 确定 章节 和考 点 的覆 盖 面 、 试题 的类 型、 用时、 试 卷难 度 ； 然后 ， 采用合 理 的组卷 算 法 ］ ２ ¨自动 也 更 高效 地 从试 题 库 中抽 取 一 定 的试 题 ， 确定 并 合 理调整 各试 题所 占分 值 ， 最后 合理 完成排 版 ．
如 果把 对所 有题 目的每一 项条件 都看 成是 局 部的约 束 ， 那 么所 有条 件 就组 成 了整 个试 卷 的全 局 性 的约 束 条
件． 为 了让 整个试 卷满 足 各项指 标 之间 的平 衡 ， 就 需 要协 调局 部 与 全 局 约束 ， 从而 ， 判 断哪 些 试题 可 以被 选
２ ． １ 随 机 法
随机 法在 组卷 中很 常见 ， 即根 据试 题库 中 的试题 属性 和数 量 ， 计算 机 调用 随机 函数从 试题库 中抽 取每一 道符 合 要求 的试题 ， 然后 加人 试卷 ， 循 环进行 直 到组卷 完成 作为 结束 ． 这是 最 常用 的一种组 卷算 法． 由于要考
摘
要： 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
中的试 题类 型是 否 丰富 ， 各类题 型 所 占试 卷 比例是 否合 适 ； ５ ）试 卷是 否具 备 良好 的优劣 区分度 ． 依 据 以上 目标 ， 在线 考试 系统 采取下 列 步骤进 行组 卷． 首先 ， 在建设 试题 库 系统 时 ， 细化 试题 的属性 包括 难度、 区分 度 、 效 率度 、 信 用度 ， 对组 卷 的约束 条件进 行 预先设 计 ， 一般先 确定 章节 和考 点 的覆 盖 面 、 试题 的类 型、 用时、 试 卷难 度 ； 然后 ， 采用合 理 的组卷 算 法 ］ ２ ¨自动 也 更 高效 地 从试 题 库 中抽 取 一 定 的试 题 ， 确定 并 合 理调整 各试 题所 占分 值 ， 最后 合理 完成排 版 ．
如 果把 对所 有题 目的每一 项条件 都看 成是 局 部的约 束 ， 那 么所 有条 件 就组 成 了整 个试 卷 的全 局 性 的约 束 条
件． 为 了让 整个试 卷满 足 各项指 标 之间 的平 衡 ， 就 需 要协 调局 部 与 全 局 约束 ， 从而 ， 判 断哪 些 试题 可 以被 选
考试系统中的自动组卷算法分析与研究
关键词 ：考试 系统 ；组卷 ；算法 ；计算机辅 助教 学
Ａｎａ ｙ ｉ ａ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｌ ｓｓ ｎｄ ｓ ａ ｃ ｏｆ Ａｕｔ ｍ ａ ｉ ｓ Ｐａ ｒ Ｇ ｅ ｅ ａ ｉ ｇｏ ｉｈｍ ｉ Ｅｘ ｏ ｔｃ Ｔｅ ｔ ｐｅ ｎ ｒ ｔｏｎ Ａｌ ｒ ｔ ｎ ａｍｉ ｔｏｎ ｎａ ｉ Ｓｙ ｔ ｍ ｓｅ
计 算机 时代 ２ １ 年 第 ８ ００ 期
・ ３・ ４
考试 系统 中的 自动组卷算 法分析 与研 究★
王鹏 飞 ’ 智 明 ，贺 ，朱 铁樱 ’ （．浙 江广厦 建设 职业技 术 学 院信 息 与控 制工 程 学院 ，浙 江 东阳 ３２ ０ ；２ １ ２ １０ ．江西理 工大 学信 ｖ程 学院） ０＿ －
ｏ ｒｓ ｉｇ ｃ ｕｓｓ ｆｇａｐｎ ｏ ｒｅ，ｗｈｃ ｒｖｄ ｓｂ ｓ ｆｒ ｔａｈｎ ｅｏｍ．Ａｓ ａ ｐ ｒ ｏ ｏ ｕｅ－ｓｉ ｅ ｎｔ ｃｉｎ ｈ ｂｅｔ ｉ ，ｆｉ ｅｓ ｉｈ ｐｏ ｉｅ ａｉ ｏ ｅｃ ｉｇ ｒｆｒ ｓ ａｔ ｆ ｃｍｐ ｔｒ ｓ ｔｄ ｉｓ ｕ ｔ ，ｔｅ ｏｊｃｉ ｔ ａｒ ｓ ａ ｓ ｒ ｏ ｖｙ ｎ
摘 要 ：考试是教 学过程 中不可缺 少的重要 环节 ， 它可以检测教 学效 果和 学生对课 程 的掌握情 况 ， 为教学 改进提 供依
据 。作 为计算机辅助教 学的一部分 ， 算机 考试 系统 的客 观性 、 计 公正性 、 面性 正受到人们越 来越 多的关注。文章主要 全 分析并研 究了计算机考试 系统 中的 自动组卷算 法。
１ 组卷算 法分 析
自动组卷是 考试系统 自 动化操 作的核心 目标之一 ， 它要按 设计 ， 使得 由计算机所生 成的试卷达到专 家组 卷级 水平 。 自动 照教师 和教学 的要求 ， 把题 库 中的试题进行 灵活组 合 ， 来组成 组卷 系统 是实现 无纸化考 试 、 考试标 准化 与个 性化 、 程网络 多样 的试题 ， 远 并从 根本上避 免雷 同试卷 的出现 ； 而且还 要求试 学 习辅导与在线 测试等的基础 。组卷过 程中 ， 的难度分布 卷 中的试题虽然 不同 ， 试卷难易程度相 同， 试题 但 考查知识点相 同 ， 是否合理至关重要 ， 一份好 的试卷应该使考生 的成绩 大致呈正 试卷的结构也相 同。 计算机 自动从 试题 库 中选择试题 ， 组成符 态分布 。组卷算法应 该使 知识点的覆盖 范围全面 ， 分布合 合要 求的试卷 ， 难度 是计算机辅助 教学的重要环节 。如何保 证生成 理 ， 选 试题 符合 大 纲要 求 ， 分体 现 组卷 的 科学 性 与合 理 的试卷能 最大 限度地满足 用 户的不 同要求 ， 具有随机 性 、 所 充 并 科 性 。要想设计一份能够 比较全 面 、 准确地测试 出考生掌握 有关 学性 、 合理性 ， 实现 自动组卷 的一个难 点 。常见 的 自动组 卷 是 知识情况 ， 合教 育测量学上 的难 度 、 符 区分度 、 信度和效 度等指 算法 有以下三种 。
智能组卷系统的研究与实现
一
有 选 择题 、 空 题 、 错题 、 填 改 阅读 程 序 题 、 程 题 等 编
题 型 的 “ 学计 算机 文化 基础 ” 大 课程 则染 色 体编码
如图 １ 示。 所
＿
一
实验 用 计 算 机 为 ： Ｐ Ｉｔ Ｖ ２ ４ Ｃ Ｕ：ｎｅ Ｐ１ ． ＭＨＫ 内 ｌ
存 ：５ Ｍ： ２６ 硬盘 ：６ Ｇ： 作 系 统 ： ｎｏ ｓＸ 。实 １０ 操 Ｗｉｄｗ Ｐ
全卷 考试时 Ｔ＝∑ 口 间： 全卷区 分度： Ｄ＝∑ｓ ５ ／ 口 ３ 组卷 问题 的算 法设 计
３ １ 基 于 改进 遗传算 法 组卷模 型 的求解 ． （ ）种 群 的创建 １ 首先设 定试 卷 的题 型 比例 、 分 、 总 答题 时 间 和 知识 点 ， 规定 这几 种 因素 在 组 卷 中不 能 重复 ， 始 初
∑ （ ＋ × ０ 口 １）
收 稿 日期 ：０ ７年 １ ２０ １月 １ 日， 回 日期 ：０ ８年 １月 ３ 日 ９ 修 ２０
基金项 目： 湖南省 自然科学基金项 目（ 编号 ：３Ｊ ６ １ ） ０ ＪＹ ０７ 资助 ， 吉首大学校ห้องสมุดไป่ตู้科研项 目（ 编号 ：７ Ｄ ４ ） ０ Ｊ ０ ８ 资助 。
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矩 阵 中各个 属性 的约束 分 别 为 ：
知识 点 （ 试题 ） 一 张试 卷 中使 用 的 频 度 ｆ ＝ 在 ａ ａ ， ３， ，≤ 即一 道试 题 （ 或相 关知识 点 ） 在一 张试
卷 中被抽 中的次数 不 能大 于 ３次 。
有 选 择题 、 空 题 、 错题 、 填 改 阅读 程 序 题 、 程 题 等 编
题 型 的 “ 学计 算机 文化 基础 ” 大 课程 则染 色 体编码
如图 １ 示。 所
＿
一
实验 用 计 算 机 为 ： Ｐ Ｉｔ Ｖ ２ ４ Ｃ Ｕ：ｎｅ Ｐ１ ． ＭＨＫ 内 ｌ
存 ：５ Ｍ： ２６ 硬盘 ：６ Ｇ： 作 系 统 ： ｎｏ ｓＸ 。实 １０ 操 Ｗｉｄｗ Ｐ
全卷 考试时 Ｔ＝∑ 口 间： 全卷区 分度： Ｄ＝∑ｓ ５ ／ 口 ３ 组卷 问题 的算 法设 计
３ １ 基 于 改进 遗传算 法 组卷模 型 的求解 ． （ ）种 群 的创建 １ 首先设 定试 卷 的题 型 比例 、 分 、 总 答题 时 间 和 知识 点 ， 规定 这几 种 因素 在 组 卷 中不 能 重复 ， 始 初
∑ （ ＋ × ０ 口 １）
收 稿 日期 ：０ ７年 １ ２０ １月 １ 日， 回 日期 ：０ ８年 １月 ３ 日 ９ 修 ２０
基金项 目： 湖南省 自然科学基金项 目（ 编号 ：３Ｊ ６ １ ） ０ ＪＹ ０７ 资助 ， 吉首大学校ห้องสมุดไป่ตู้科研项 目（ 编号 ：７ Ｄ ４ ） ０ Ｊ ０ ８ 资助 。
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矩 阵 中各个 属性 的约束 分 别 为 ：
知识 点 （ 试题 ） 一 张试 卷 中使 用 的 频 度 ｆ ＝ 在 ａ ａ ， ３， ，≤ 即一 道试 题 （ 或相 关知识 点 ） 在一 张试
卷 中被抽 中的次数 不 能大 于 ３次 。
基于web考试系统的智能组卷算法的研究与实现
杨 洁 ，郭 喜凤 ， 冯 贵 良
（ 河： Ｉ Ｌ ： Ｉ Ｌ 方学院信息科学与工程学 院， 河北 张家 口 ０ ７ ５ ０ ０ ０ ）
摘 要 ：衡 量 一 份 试 卷 质 量 高 低 的主 要 因素 是 试 题 的覆 盖 范 围是 否 合 理 ，难 度 是 否 适 中 ， 区分 度 是 否 最 大 等 等 。随 着 计 算 机 技 术 的普 及 ，越 来 越 多 的学 校 采 用 智 能 组 卷 系 统 代 替 原 有 的教 师 手 工 组 卷 ， 实 现 了教 考 分 离 ， 因此 ，智 能 组 卷 成 功 率 也 成 为 大 家 关 注 的焦 点 。介 绍 了 目前 流 行 的组 卷 算 法 ，分 析 了各 种 算 法 的特 点 以及 不 足 之 处 ，结 合 组 卷 问题 的数 学 模 型提 出 了 分层 次 的 遗传 算 法 ，该 算 法 提 高 了 原 遗 传 算 法 的 局 部 收 敛 度 和 全 局搜 索
ＹＡＮＧ Ｊ ｉ ｅ， ＧＵＯ Ｘｉ — ｆ ｅ ｎ ｇ， ＦＥ ＮＧ Ｇｕ ｉ － ｌ ｉ ａ ｎ ｇ （ ｓ ｃ １ ￣ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｋ ｏ ｕ ０ ７ ５ ０ ０ ０ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
性。
关 键 词 ：智 能组 卷 ；遗 传 算 法 ；收 敛度 ；全 局搜 索
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ３ １ １ ． ５ ２ 文献 标 识码 ：Ａ Ｄ Ｏ １ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — １ ４ ９ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ０ ６
（ 河： Ｉ Ｌ ： Ｉ Ｌ 方学院信息科学与工程学 院， 河北 张家 口 ０ ７ ５ ０ ０ ０ ）
摘 要 ：衡 量 一 份 试 卷 质 量 高 低 的主 要 因素 是 试 题 的覆 盖 范 围是 否 合 理 ，难 度 是 否 适 中 ， 区分 度 是 否 最 大 等 等 。随 着 计 算 机 技 术 的普 及 ，越 来 越 多 的学 校 采 用 智 能 组 卷 系 统 代 替 原 有 的教 师 手 工 组 卷 ， 实 现 了教 考 分 离 ， 因此 ，智 能 组 卷 成 功 率 也 成 为 大 家 关 注 的焦 点 。介 绍 了 目前 流 行 的组 卷 算 法 ，分 析 了各 种 算 法 的特 点 以及 不 足 之 处 ，结 合 组 卷 问题 的数 学 模 型提 出 了 分层 次 的 遗传 算 法 ，该 算 法 提 高 了 原 遗 传 算 法 的 局 部 收 敛 度 和 全 局搜 索
ＹＡＮＧ Ｊ ｉ ｅ， ＧＵＯ Ｘｉ — ｆ ｅ ｎ ｇ， ＦＥ ＮＧ Ｇｕ ｉ － ｌ ｉ ａ ｎ ｇ （ ｓ ｃ １ ￣ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｋ ｏ ｕ ０ ７ ５ ０ ０ ０ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
性。
关 键 词 ：智 能组 卷 ；遗 传 算 法 ；收 敛度 ；全 局搜 索
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ３ １ １ ． ５ ２ 文献 标 识码 ：Ａ Ｄ Ｏ １ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — １ ４ ９ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ０ ６
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第 １ ８卷 第 ５期
２ ０１ 年 １ ０ Ｏ月
电
脑
与
信
息
技
术
Ｖ０ ．８ Ｎ ． １１ ｏ ５
Ｏｅ ． ０ ０ ｔ２ １
Ｃ ｍｏ ｔｒ ａ ｄ ｎｏ ｍａｉｎ ｅ ｈ ｏｏ ｖ ｏ ｕｅ ｎ Ｉｆ ｒ ｔ Ｔ ｃ ｎ ｌａ ｏ
文章编号 ：０ ５ １２ 【 ０ ００ － ０ ０ ０ １０ — ２ ８２ １ ）５ ０４ — ３
算法后 ， 出的组卷策略和算法能够有效的解决多约束 目标的满足问题 ， 提 实验证 明此策略有较好的组卷性能。 关键词 ： 多重约束 目标； 组卷策略： 组卷算法 中图分类号：Ｐ １ Ｔ３１ 文献标识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｃ ｆＳ ｒ ｔ ｇ ｏ ｎ ｅ ｌ ｅ ｔＴｅ ｔＰａ ｅ ｎ ｔ ｕ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ａｒ ｈ ｏ ｔ ａ ｅ ｙｆ ｒＩ ｔ ｌｉ ｎ ｓ ｐ ｒ Ｃｏ ｓ ｒ ｃ ｉ ｎ Ｓ ｓ ｅ ｇ
智能组卷 系统 中的组卷 策略研究东科技 大学现代教 育中心， 山东 青岛 ２ ６ １ ； ６ ５０
２山东科技 大学信 息科学与工程学院， ． 山东 青岛 ２６ １ ） ６ ５０
摘 要 ： 能 组卷 要 满足 多重 约束 目 ， 智 标 它们 不是 孤 立存 在 的 而是相 互 联 系和 制 约的 。 章在 研 究 了 目前 普遍 使 用的组 卷 文
这个 问题 ， 合理应 用组卷 策 略显得尤 为重要 。 如何 于是
本文提 出了一种通用选题策略，并给出一个具体的组
卷处理 过程 ， 实验表 明此算法 有较好 的组卷 效果 。
并具有随机性 、 科学性、 合理性是组卷的一个难点。智 能组卷 的效率与质量主要取决于组卷算法的设计 。如
何设计 一个 算法从 题库 中既快又 好 的抽 出一组 最符合 考试 要求 的试题 ，涉及 到一个全 局寻 优和快 速收敛 的
Ａｂ ｔａ ｔ Ｍ ｕ ｔ ｌ ｏ ｓｒｉ ｔ ａｅ ｔ ｅ ｇ ａｓ ｏ ｎ ｅｌ ｅ ｔ Ｔｅｔ Ｐ ｐ ｒ ｈ ｙ ａｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｎ ｉ ｌｔ ｎ ｂ ｔ ａ ｅ ｌ ｋ ｄ ａ ｄ ｓｒ ｃ ： ｌ ｐ ｅ ｃ ｎ ｔ ｎ ｓ ｒ ｈ ｏ ｌ ｆ Ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｓ ａ ｅ ，ｔ ｅ ｒ ｏ ｘｓ ｉ ｓ ａｉ ｕ ｒ ｉ ｅ ｎ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｏ ｎ
ｔ ｉ ｔａｅ ｙ ｈ ｓ ｂｅｔｒ ｐ ｒｏｒ ａ ｃ ． ｈｓ ｓ ｔ ｇ ａ ｔｅ ｅ ｒ ｆ ｍ ｎ ｅ Ｋ ｅ ｒ ｓ ｍ ｕｔｐｅ ｃ ｓ ａｎｔ ｔａｅ ｏ ｅｌ ｅｎ ｅ ｔ ｐｅ ｏｎ ｔ ｃ ｉｎ；ａｇ ｉｈｍ ｉ ｆｔｓ ｐｅ ｏ ｔｕ ｔｏ ｙ ｗｏ ｄ ： ｌ ｌ ｏｎ ｔｉ ｓ；ｓｒ ｔｇ ｆ ｒｉ ｌｇ ｔｔｓ ｉ ｒ ｙ ｎｔ ｉ ｐａ ｒｃ ｓｍ ｔｏ ｌｏｒｔ ｃｏ ｅ ｔ ｐａ ｒｃ ｎｓｒ ｃ ｉｎ
ｃ ｓｒｉ ｔ． Ｉ ｔ ｓ ａ ｒ ａｔｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ ｔ ｃ ｒｅ ｔ ｉｅｐｒ ａ ｕ ｅ ｏｎｔａ ｓ ｎ ｎ ｈｉ ｐ ｐｅ ， ｆｅ ｒｓ ａｃ ｏ ｈｅ ｕ ｒ ｎ ｗ ｄ ｓ ｅ ｄ ｓ ｏｆ ｅｔ ａ ｒ ｅｈｏ ， ｔ ｅ ｔｓ ｐ ｐｅ ｍ ｔ ｄ ｈ ｐｒ ｐｏ ｅ ｔｓ ｐ ｐ ｒ ｏ ｓ ｄ ｅｔ ａ ｅ
ｓａ ｇ ｓａｄａ ｏｉ ｍｓｃｎｅ ｅｔ ｅ ｌ ｈ ｌ— ｂｅｔｅｃ ｎｔｉｅ ａｓ ｃｏ ｒｂ ｍ． ｘ ｅｍｅｔ ｅ ｌ ｈ ｗ ｔ ｔ ｉ ｎ ｌ ｒｈ ａ ｆｃ ｖｌ ｓ ｖ ｔｅｍｕｔ ｏｊｃｖ ｏ ｓａ ｄｓｉａｔ ｎｐｏ ｌ Ｅ ｐ ｒ ｎａ ｒｓ ｔ ｓｏ ｒｅ ｅ ｇ ｔ ｉ ｙｏ ｅ ｉ ｉ ｒｎ ｔｆ ｉ ｅ ｉ ｌ ｕｓ
问题 ［ Ｊ 】 。
１ 组卷控制参数的量化
在智能组卷中， 每道试题具有多种性能指标 ， 每一 种性能指标实际上针对一个约束条件 ， 如题型、 知识点 分布、 分值 、 难易度 、 最近重复率等。 每一个约束条件又
有若 干属性 ： 例如在 一份试 卷 中对 于题 型而 言 ， 有相 就 应 的填空 、 项选择 、 断题 、 单 判 计算 题 、 明题 等 不同 的 证 属性约束 ， 每种属性 约束 又对应相 应数 量 的题 目； 所有
智能组卷是指用人工智能技术 ，结合教育专家的 知识 ， 采用合理的组卷算法 ， 从题库 中选择试题 ， 组成
满足 多重 约束 目标 的试 卷 。在交 互环境 下如何保 证 生 成 的试 卷能最 大 程 度地 满足 组卷 质 量 和速度 的要 求 ，
常会出现找不到满足所有参数的试题 ，只好用具有近 似属性参数的试题替代， 最终会 降低组卷的指标 。 针对