基于遗传算法的智能组卷系统设计

传统人工组卷方式易受到教师的主观性影响,无法保障试卷质量及合理性。智能组卷系统能够快速合理的设计出优质试卷,极大地减少教师的工作量的同时,更能满足不同水平的学生个性化组卷需求。智能组卷系统具备巨大的现实应用价值。基于遗传算法设计开发了智能组卷系统。首先,基于遗传算法基本原理对系统算法模块进行设计,明确组卷策略;然后,对组卷问题特征属性和试卷评价标准等进行分析,构建智能组卷系统功能结构图,实现遗传算法智能组卷系统的设计;最后,对智能组卷系统的测试结果进行分析总结。结果表明,系统完成了智能组卷的预期目标,具有很高的运算效率。     

应用遗传算法实现智能组卷

在现代教学中,计算机辅助教学(CAI)的应用越来越广泛,而智能组卷作为它的一个重要组成部分,也一直是研究的热点课题.讨论了采用遗传算法进行智能组卷的几个关键问题,研究了题库的组织、组卷算法的选取,同时给出了系统实现的部分关键代码.     

基于EDPSO算法实现智能组卷

组卷问题是一个多重约束的组合优化问题,目前已有多种组卷策略、组卷算法都从某一方面或某几方面对智能组卷系统进行了改进和研究,并取得了一定的进展,文中基于分布估计离散粒子群算法进行了组卷.     

智能组卷系统理论研究

本论文主要对智能组卷的相关理论的分析总结并结合教学实际,对组卷问题进行较为深入的研究。在充分分析研究经典测量理论和项目反应理论的基础上,建立了基于项目反映理论的组卷问题的目标函数和并构建了数学模型。     

基于EXCEL和VBA的自动组卷系统设计与实现

论文主要介绍了一款基于EXCEL和VBA的自动组卷系统的设计思路和实现方法。相关内容既可作为EXCEL教学的高阶案例,也可直接用于学校教师或考试管理人员进行试题库管理和试卷拟制工作,以提高考试工作的质量和效率。     

基于遗传算法的智能组卷应用研究

智能组卷是计算机辅助教学(CAI)中一个重要的研究课题,本文针对试卷生成的目标要求,建立了智能组卷的数学模型,并给出了用改进的遗传算法解决此问题的新方法。实验结果表明该改进的遗传算法能很好的解决试题库中智能组卷问题,具有较好的性能和实用性。     

基于Python的智能组卷设计

本文是基于Python的智能组卷设计。Python是一种近几年比较热门的计算机程序设计语言,它拥有众多的库,在各个领域里都有所应用。使用者只要学会Python的基本语法,利用Python进行办公自动化是一种高效且智能的方式。本设计通过使用Python实现科目考试自动生成试卷的全过程,从中体验Python库功能以及掌握Python在办公自动化中的应用,从而提高办公工作效率。     

智能组卷系统试题库结构的研究

在分析了传统的组卷系统的组卷算法及相应的试题库结构的基础上，基于遗传算法提出了一种新的试题库结构，并给定具体结构的确定方法。实践表明，这种结构下的试题库很好地配合遗传算法实现了智能组卷，并且系统效率更高，冗余度更小。     

智能组卷系统的研究

本文研究智能组卷系统,针对传统遗传算法极易未成熟收敛和后期搜索效率低的情况,引入小生境技术,提出优化的混合遗传算法,改进了组卷策略等关键技术,实验结果表明,新算法在全局搜索性能和收敛速度上有显著提高。     

基于布谷鸟搜索算法的智能组卷系统

针对传统组卷方法组卷时间长、质量无法控制和遗传算法收敛慢、早熟、容易陷入局部优化的问题,本文提出了基于布谷鸟搜索算法的自动组卷方法。首先分析了在线考试系统中的自动组卷问题,然后从算法预处理、编码方法、初始化群体、莱维飞行这几个方面介绍了布谷鸟算法,最后详细地研究了如何采用布谷鸟搜索算法解决组卷问题。并通过实验得出数据,与遗传算法组卷相比,本文算法具有更优越的性能。     

模拟电子技术试题库智能组卷算法研究与系统实现

随着现代教育技术和计算机技术的高速发展,教育领域考试的无纸化、电子化、分值科学化是发展趋势。用于课程考试与远程自学测试的电子试题库与自动组卷系统是计算机辅助教学的重要研究内容之一,其中智能组卷算法是技术关键问题。针对试卷生成目标及要求,建立了智能组卷系统的数学模型,提出了一种面向分值目标的混合组卷算法。对模拟电子技术试题库自动组卷系统进行了应用实例分析。实验结果表明所提出的方法能有效解决电子试题库研究中的智能组卷问题,具有较好的综合性能。     

基于遗传算法的智能组卷方案研究

组卷问题是一个多目标约束优化问题，为了快速组成难度呈正态分布的高质量试卷，就必须降低约束目标。文章提出一种基于遗传算法的智能组卷方案，采用十进制分段编码，改进了传统的初始化种群方法，优化了搜索过程。实验证明该方案具有较好的性能和实用性。     

基于遗传算法的C语言考试系统组卷算法的实现

本系统将组卷算法和试题题库相结合,将改进的遗传算法应用于高校的智能组卷系统中,主要是从算法的染色体编码、初始种群的生成、适应度评价函数、遗传算子和终止判断条件这几个方面进行改进,从而得到满足约束条件的最优试卷,实现教考分离。     

智能组卷的HSK自适应分级考试系统

在自适应分级的对外汉语考试系统(HSK)上提出了一种具有知识点最大覆盖性质的组卷算法。该算法把对知识点的覆盖、题型均衡化、自适应难度作为主要控制目标。当开始测试时,测试者可以使用系统的缺省等级,也可以自选等级,系统将依据指定的等级采用具有自适应功能的最大覆盖算法从题库中合理抽取试题组成试卷用于汉语水平测试。对比实验表明,具有最大覆盖性质的自适应试题抽取算法,对考生汉语能力的评价更为客观。     

远程教育系统组卷算法的研究与实现

随着计算机网络的发展,远程教育的发展水平已经有了巨大的提高。远程教育系统的发展大大降低了人们的学习成本,提高了教育的普及率。在远程教育系统的功能设计中,系统自动组卷是一个重要的组成功能。组卷功能的主要表现形式是根据老师和学生要求,在短时间内生成符合考试要求的试卷。文章主要介绍远程教育系统的主要设计以及对传统组卷算法的改进,经过实际验证后提出的算法对组卷的有效性大大的提高。     

基于混合粒子群算法的智能组卷研究

针对解决智能组卷这一组合优化问题进行有效研究,提出一种简化的数学模型,为改善单纯粒子群算法存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,提出一种混合粒子群算法,提高算法寻优初期的搜索效率,改变粒子的更新方式,提高算法收敛精度与速度。在几种算法的智能组卷的对比中,验证了HPSO算法的优势。     

遗传算法在智能组卷中的研究与应用

随着高等院校、考试院等招生考试机构项目的增多,组卷已经逐渐发展成为一种非常关键的工作,为了能够提高组卷效率,实现组卷自动化、智能化,本文提出了一种基于遗传算法的智能组卷模型,能够根据试卷的分数、题数等多种约束,自动的产生一份合格的试卷,提高智能组卷的功能。     

基于英语AB级考试的智能组卷算法研究

试题组卷是利用一定的组卷算法,从试题库中选取合适的试题,组成满足测试要求试卷的过程,而且要求所选取的试题具有随机性、科学性、合理性,是考试系统的核心组成部分.针对英语AB级考试网络测评系统的组卷问题进行研究,设计出了一种基于题型和知识点进行分组的随机抽取算法,通过实际测试,该算法组成的试卷,比较科学合理,能够满足应用的...     

基于定向变异遗传算法的智能组卷算法研究

针对多目标约束条件下求最优解的智能组卷问题,建立多维约束条件的数学模型,同时为了进一步改善基于遗传算法的智能组卷算法早熟及收敛速度慢的问题,提出一种基于定向变异遗传算法的智能组卷算法,采用定向变异来提高算法的寻优能力.通过仿真实验,将该算法与基于标准遗传算法和自适应遗传算法的智能组卷算法进行比较,实验结果表明,在相同设...     

基于试题库的智能组卷技术探索

试题库系统是计算机辅助教学的研究方向之一。以试题库为基础的智能组卷系统,可以更好地保证试卷的难度、区分度、信度、效度和覆盖度。文章通过对试题库的设计、组卷算法、试卷分析3个关键环节的分析,对智能组卷的可行性进行探讨。