自适应考试难度的智能组卷过程的研究与实现

为了适应各类考试难度不断变化的需要,考试题库中试题的难度级别通常要服从正态分布并且各难度级别的试题被抽中的概率会随考试难度的变化而调整。本文采用离散定义域内正态分布数值法确定各难度级别要抽取的试题题量,进而采用分段分类法和线性乘同余方法均匀随机抽取各难度级别规定的试题题量来生成试卷。该方法具有流程简单、运行速度快、效率高、选题重点突出、适应试卷平均难度多变以及可行性好等特点,已经应用于会计综合考试平台中。     

一种计算试卷中试题难度分布的有效方法

该文提出一种依据正态分布函数计算试卷中试题难度分布的方法，并将茯运用于智能组卷系统，计算机仿真结构表明了该方法的有效性。     

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。     

试卷生成系统智能组卷算法的研究与实现

为了有效地利用计算机来减轻教师的工作负担,使计算机能够从已有的试题库中自动组合相关试题形成试卷,提出基于难度系数的数学模型,利用正态分布的概率函数确定不同难度级别试题的最大分数,实现自动抽题的随机组卷的智能算法.     

一种试卷成绩合理性的快测方法

介绍了通过检查试卷成绩是否呈正态分布以及数学期望值来判断试卷成绩是否合理的快速检测方法。     

通过试题难度控制试卷难度方法的探讨

命题是考试工作中非常重要的一个环节。一份试卷中各个试题的难度以及各级难度试题所占的比例将最终决定一份试卷的难度。文章通过分析试题难度,对试题难度进行量化后,根据试卷中各级难度试题所占的比例计算整份试卷的难度。考试结束后根据实测试卷难度和预估的试卷难度进行比较,为以后的工作提供依据。     

试题难度呈正态分布的组卷算法

本文建立了一个试卷自动生成算法。试卷中的题目从题库中选出，题量按题目的难易程度呈正态分布。算法还考虑到试题按章节分布的均匀性等问题。该算法具有通用性，可生成文、理、工各类课程的考卷。     

中专数学试题库试后统计与分析程序设计

《试后统计与分析》具有题分录入，客观题自动阅卷，计算每人得分，输出成绩单，输出考分分布情况及判断是否符合近似正态分布，进行试题与试卷质量分析；建立成绩档案库等功能。     

试卷难度评估体系与控制模型

给出了试题难度和试卷难度的一种评估指标体系,讨论了试题、试卷难度的控制方法,并给出了试卷难度的一种控制模型和实现思路,以及该难度控制技术在智能型试卷自动生成系统中的实现,为智能型试卷自动生成系统中试卷难度的控制提供了理论依据.     

基于离散化误差补偿的试题难度题量控制方法

自动组卷是高校实现考试规范化、科学化的重要手段。考生的平均成绩可以通过试卷的平均难度来控制。然而,如何确定各种难度的题量是关键技术。利用正态分布来确定各种难度的题量,是目前研究的一个方向。提出了对难度进行离散化正态分布后,利用对称积分求取各种难度的概率分布,并且采用比例误差补偿方法减少误差。同时,根据自动组卷的具体问题,确定了标准差取0. 2更加合适,并且给出了在不同的总题量下各种难度题量的分配方案。结果表明,基于离散化误差补偿的试题难度题量控制方法能够较好地控制各种难度的题量,为自动组卷策略提供了有效的依据。     

基于分割策略的快速抽题组卷算法

本文介绍了两个基于分割策略的算法，用在考试组卷系统中，一是用来完成如何根据试卷的难度系数确定不同难度系数试题抽取的数量；二是用来完成如何从试题库中抽取满足试卷要求的一定数量的试题。     

一种试卷分析及数据挖掘系统的开发

应用统计学和数据挖掘技术,根据学生的试卷成绩进行分析,得出面向试题本身的一般质量统计指标,进行正态分布判断并输出成绩分布图,同时可以根据分析结果给出试卷评语.还可以面向教师出题情况进行分析,判断教师是否有漏题,违纪提分的可能性,并可以对一个班级不同课程,不同班级同一课程进行比较.同时利用数据挖掘技术,对学生成绩进行修补,异常成绩发现,分类,聚类,关联规则挖掘等.文中详细论述了试卷分析中各项技术的意义及实现方法.     

基于IRT的试题难度分布算法

通过对正态分布函数及试题难度表示的深入分析,质疑了两类常用的难度分布算法的正确性。结合难度在IRT理论的定义,导出一种符合正态分布函数基本原理的试题难度分布算法。比较的结果表明,本算法更先进。     

基于正态分布的试题分发模型的研究与实现

在常用试题自动分配算法的基础上,提出一种基于正态分布的试题自动分发模型。在该模型中,试题空间被划分为不同难度等级的试题集,再将难度等级按正态分布。该模型具有结构简单、运行速度快、效率高、选题重点突出以及可行性好等特点,已经应用于主观编程题上机考试系统中。     

基于改进的遗传算法的智能组卷算法研究

随着人工智能技术在高校信息化过程的不断推广,智能在线考试模式已成为高校教学改革的一种新手段。目前现有的在线考试系统由于一些现实约束,还存在很多不足。文中针对现有的考试系统存在智能组卷后的试卷难度不均衡、题库试题难度系数确定不合理的现象,提出一种基于改进的遗传算法自动组卷策略。利用伯努利大数定律和机器自适应学习方式,确定题库中试题合理的难度系数。在试题的难度系数确定后,试卷的难度系数就是参入组卷的试题的平均难度系数,组卷中,只需指定试卷的平均难度系数和各类题型的数量即可。     

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。试题库中试题的参数,不同的试题库不尽相同,这里定义为:试题=(编号、题型、题干、答案、分值、试题难度、区分度、知识点、使用次数);试卷=(标题、考试时间、考试日期、总分值、题型、试卷难度、试卷区分度、知识点、曝光度)。     

经典测试理论中试题难度分析及计算方法

该文提供了经典测试理论卞客观性试题和主观性试题难度的计算方法，针对试卷的难度展开论述，为评估教师的教学能力和学生的学习能力提供科学的依据。     

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。     

一种试卷自动生成系统的研究与实现

为了生成试卷,需要从试题库中遴选出一定的题目。而怎样合理地选取试题又依赖于科学的试卷生成算法。本文研究并实现了一种试卷自动生成系统,系统中所使用的生成算法兼顾试卷难度、试卷题量和试题知识点的章节分布等各个方面。该系统通用性强,适合于各门课程的考试。     

基于模拟退火遗传算法的自动组卷方法研究

针对试卷生成方面的多条件约束问题,采用离散型随机变量的二项分布函数建立难度-分数对应关系模型。根据试卷的最优试题难度分布结构,构造了适应度函数,建立了产生最优试卷的优化模型。在计算过程中,对试卷试题区分度,答题时间,试卷总分先行判断,从而缩短对最优试卷的寻优时间,提高成卷效率。为了避免遗传算法早期容易早熟、后期收敛速度慢的缺点,对试卷个体采用模拟退火算法进行适应度的拉伸。理论分析和实验结果表明,提出的组卷算法有较好的性能,可以有效的提高组卷效率。