一个改进的成卷模型的研究与应用

讨论两种已有的成卷模型的试卷不可直接使用的原因,分析经典测验理论下的试题库系统的指标体系、指标取值和成卷要求的特点,通过将主观的特殊要求转化为评价函数,提出了一个改进的成卷模型.该模型不仅具有更强的通用性,而且大大改善了成卷结果的质量、提高了试卷的可用性.     

网络试题库通用成卷系统

项目所有人：郝志峰，所在国：中国，专业：应用数学、信息与计算科学，学历：博士 项目简介： 主要功能是：“设置新的、适用于网络成卷的题库指标体系：研究机试环境下的试题、试卷的动态生成”，提供适用于“网络试题库通用成卷系统”的建库说明及规范。具体说来，分为两大部分：1．以近现代教育测试理论为依据，以支持现代远程教育发展为目标，进行试题库指标体系设置，使试题库资源能够支持不同需要、不同程度的学生练习、自测、     

题库系统中试卷生成算法的改进

针对现有题库系统设计的弊端和不足,对试卷生成算法做出改进,给出建立一套科学的、高质量的试卷生成算法。优化组合库结构,全面考虑出题意想和出题原则,使用均匀分布的随即试卷生成算法。通过对生成试卷进行分析,比对试卷信度与试卷效度,得出了试题均匀分布算法的实用性。可以将该算法应用于现有试题库系统中,并达到预期效果。     

一个通用试题库管理系统的实现

目前普遍采用的试题库多为特定学科的封闭式试题库，本文介绍了我们在多媒体数据库ＩＴｂａｓｅ下开发的能够对图文（声）进行统一管理的开放式通用试题库管理系统。利用该系统可以为任意学科建立选题随机性强，成卷速度快，操作灵活方便的试题库系统。     

基于知识的计算机辅助命题及分析系统外壳的系统设计

本乎先简述ＧＩＴＢｓｈｅｌｌ的结构与功能，继而着重提出了以“指标体系”为引导的知识获取策略及成卷知识的层次结构和表示，然后介绍了试卷设计的推理机制，建议了面向试卷模式的试卷设计任务分解，分层随机启史发式和冲突求解等求解策略。     

基于知识的计算机辅助命题及分析系统外壳的系统设计*

本文首先简述GITB shell的结构与功能，继而着重提出以“指标体系”为引导的知识获取策略及成卷知识的层次结构和表示，然后介绍了试卷设计的推理机制，建立了面向试卷模式的试卷设计任务分解、分层随机启发式和冲突求解等求解策略．     

一个通用试题库管理系统的实现

目前普遍采用的试题库多为特定学科的封闭式试题库。本文介绍了我们在多媒体数据库ITbase下开发的能够对图文(声)进行统一管理的开放式通用试题库管理系统。利用该系统可以为任意学科建立选题随机性强、成卷速度快、操作灵活方便的试题库系统。     

成卷系统图形代码化技术

本文根据电类学科的特点，对当前的成卷系统的图形处理情况进行改进，提出图形代码化概念，并设计出实现它的技术方案；提高了成卷系统的集成度，亦即降低了系统对其它制图软件的依赖程度，而且提高试题库中图形的复用率，更有利于成卷的自动化。该方案还可以推广到其它学科。     

智能题库的模糊设计与分析

本文对影响试卷内容难度的要素进行了系统的分析，采用模糊方法对试题内容难度进行统计评价，以模糊变换理论对多相相关要素加以综合考虑，引入隶属度不表述它们对试卷难度的影响程度，并以此确定影响试卷难度的主要要素，这种方法提高了现有标准化试题库的智能性、灵活性和可靠性，进而增强了综们的适用性。     

通用试题库管理系统软件的开发

本文叙述了通用试题库管理系统在ＦＯＸＰＯＲ２．５Ｂ ＦＯＲ ＷＩＮＤＯＷＳ３．Ｘ和ＷＩＮＤＯＷＳ９５平台上开发的总体设计思想及一些具体处理方法。该系统实现了题库编辑、生成试卷、打印排版、数据维护、查询等功能,具有通用性强、成卷速度快、调整余地大、操作灵活方便等特点。     

基于蚁群算法思想的智能考试系统模型研究

针对传统考试耗时耗力等缺点,提出基于解离散优化问题蚁群算法思想的智能考试系统模型。该模型从智能考试系统的需求出发对蚁群算法的信息素初始值的设定进行了探讨并改进了更新规则,将考试结果反馈给系统,从而不仅有效解决了自动组卷问题,而且系统具有了自主学习能力,使其能够更智能化地改进系统性能。经检验,该系统具有组卷速度快且选取试题重复率低等优点,算法有效可行,借助该系统组织的考试能够达到预期目标。     

基于Delphi的组卷系统

该文给出了一种组卷系统的设计,介绍了从题库中组卷的方法。系统选题时将按章节和题型分布,当有多套试卷生成时自动保证各套试卷中的试题不重复。按指定的难度要求组卷,系统的效率和试卷质量可以得到大幅度的提高。     

基于web的英语在线学习系统

介绍一个基于web技术的英语在线学习系统,详述了系统的设计方案及关键技术问题.首先,对系统中智能组卷算法与策略进行分析,以算法的实用性和可操作性需求指标建立一个智能组卷的数学模型,并设计一种基于改进遗传算法求解该模型的优化方法,实现通过对试卷指标的组合来随机生成符合约束要求的试卷,满足不同用户的个性化需求;其次,通过融合Ajax技术,实现系统在线测试中对考试进行时间控制,解决因B/S结构引起的“瓶颈”问题,减缓了数据流量.     

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计

针对大学课程考核及题库建设需求,设计并实现了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统。系统采用Word文档保存试题的内容和答案;在组卷策略上采用了改进遗传算法,详细设计了组卷问题的染色体结构、适应度函数和遗传操作等,克服了传统随机组卷方法存在的局限性,科学合理地解决了智能组卷问题。通过测试后发现,本智能组卷系统可操作性强、组卷效率高,可以显著提高组卷的质量,完全能够满足课程考核的实际需求。     

基于层次分析方法与人工鱼群算法的智能组卷*

针对已有智能组卷方法难以满足考核要求,设计了一种基于层次分析方法与人工鱼群算法的新方法。首先根据试卷总分、考试时间、章节分数、知识点分数、题型分数、能力层次分数、试卷难度与试卷区分度八个考核要求建立多目标、多约束组卷模型;然后利用层次分析方法确定各组卷目标的权重,进而通过线性加权求和将多目标规划模型转换为单目标规划模型;最后利用改进的人工鱼群算法求解模型得到最优组卷方案。该方法适用于单套组卷与多套组卷。同时,讨论了该方法的优缺点以及发展趋势。     

基于文本文件试题库的自动组卷系统设计

文章通过一个基于文本文件试题库自动组卷系统的开发过程描述,介绍了自动组卷系统的基本要求、组卷策略、题库结构设计以及生成试卷的方法.通过自动组卷测试表明,该系统操作简单,无需使用数据库,组卷速度较快.     

基于蒙特卡罗方法的试卷难度分布研究

本文根据教育测量学理论对试题难度和试卷难度分布问题进行了概率学研究，提出了基于蒙特卡罗方法的试卷难度分布求解思路并进行了实现。文中针对常模参照性考试详细讨论了正态分布的适用范围，并讨论了蒙特卡罗方法的收敛性，同时给出了该方法的计算结果。研究表明，蒙特卡罗方法在解决试卷难度分布问题方面具有较好的优势。     

一种适用于企（事）业单位的网络考试系统

在计算机网络日益普及之时,考核、考试方式也从传统的纸笔形式向多元化发展,网络考试就是近年出现的一种新的在线考试方式。文中描述了一个基于Web技术的在线考试系统,运用B／S模式结构,采用JSP＋JDBC技术实现,适合于企（事）业单位员工的工作性质,员工可在不同时间、不同地点参加针对其工作性质的网络在线考试。可实现计算机随机出题,当场阅卷,并对分数进行统计、查询、排名等处理,具有良好的实用性。     

n元蚁群算法求解组卷问题

组卷问题是一个多约束目标问题的求解。通过分析组卷的数学模型及目标函数,抽象出组卷模型实质是一个多目标线性规划模型,并在二元蚁群算法基础上,设计了一种求解组卷问题的n元蚁群算法,并与贪心算法相结合,对非法个体进行合理化修正。实验结果表明,该算法很好的解决了一次产生多套满足要求的标准化试卷,具有较强的实用性。     

基于遗传算法的自动组卷系统的设计与实现

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,采用传统的数学方法求解十分困难,自动组卷的效率和质量完全取决于试题库设计以及抽题算法的设计。本文以省级《数据结构》精品课程建设为背景,在分析传统组卷算法的优缺点和组卷策略参数的基础上,选用遗传算法,设计并实现了一个自动组卷系统。该算法按照试题类型、数量、难度、区分度、分值和时间等约束条件进行快速搜索并寻找最优解,其中采用分组自然数编码,减少了染色体长度空间;运用自适应理论改进交叉概率及变异概率,使得算法总能找到合适的交叉和变异概率。系统采用C#.NET编程实现,目前已应用于实际教学,取得了良好的教学效果。