网络考核系统中的认证技术研究

为了确保网络考核系统的安全运行以及考试的有效性,通过对网络考核系统结构的研究,分析了网络考核系统中存在的安全问题,讨论了考生身份识别的2种方式--通行字方式和持证方式的简单模型及其应用特点;基于可靠的安全和加密技术,提出考试服务器与考生的双向认证方案和考生答卷信息的消息认证方案,分析了他们的实施流程,实用效果良好.应用中可根据实际需要采用不同的方案.     

计算机文化基础网上考试系统

“计算机文化基础”网上考试系统是采用ASP技术开发的一套基于B/S模式的考试平台.此平台的应用极大地方便了计算机文化基础课程的考试,学生也能进行自评自测,更快、更好地熟悉计算机等级考试的内容.此系统具有试题录入、修改、查询,自动组卷以及在线考试、自动评卷等重要功能,真正实现了无纸化考试.     

基于IC卡的计算机智能考试系统研究

设计了在VB环境下基于IC卡的计算机智能考试系统.系统由计算机、非接触式IC卡读写器、IC卡等组成,读写器采用具有最新Mifare技术的11T6射频读写模块,再配以天线、RS232串口便可实现与计算机的信息交换.系统软件是在VB环境下设计的,首先通过编程实现读写器对Mifare卡的读写操作,以便对考生身份进行验证;其次,通过编写各门课程的考试模块,实现计算机自动选题与自动阅卷的功能.     

基于B/S的高校在线考试系统并发性和可靠性的优化

在现有B/S在线考试系统的基础上,对系统的并发性和可靠性进行了优化.采用二级存储策略、降低服务端数据更新量、服务器生成静态页面和错开时间分批开始考试等方法,提高了系统并发控制能力.采用双计时认证的方法,解决了考生故意关机争取更多答题时间问题,应用二级存储策略,解决了考试现场保存和恢复问题,确保了在线考试系统可靠、稳定地运行.应用Loadrunner性能测试软件对在线考试系统进行了负载测试,运行效果良好.     

基于ASP的无纸化考试系统的设计与实现

针对无纸化考试系统的特点及功能要求,应用ActiveS erver Page技术、Web技术和SQL Server数据库技术构建了具有考生管理、教师管理、题库管理、参数化智能组卷、自动评卷、在线阅卷、成绩管理等重要功能无纸化考试系统,实现了真正的无纸化考试。     

基于Java Socket技术的局域网考试系统的设计与开发

本文介绍了一种基于Java Socket技术的局域网考试系统的设计与开发,系统由服务器端、客户端和数据库组成,实现了人数设定、考试时间设定、考生管理、试题管理、客户端考试等功能。     

计算机等级考试在Novell网络上的实现策略

随着全国计算机等级考试考生数量的不断增加,使用网络以提高考试效率已经成为一个重要手段.本文详细介绍了在Novell Netware网络上进行全国计算机等级考试的主要环境配置环节,并对基于考试服务模块的新的考试策略进行了阐述.     

计算机等级考试在Novell网络上的实现策略

随着全国计算机等级考试考生数量的不断增加 ,使用网络以提高考试效率已经成为一个重要手段。本文详细介绍了在NovellNetware网络上进行全国计算机等级考试的主要环境配置环节 ,并对基于考试服务模块的新的考试策略进行了阐述。     

基于B/S结构的网络考试系统

介绍了一种在 Browser/Server结构模式下,利用 ASP和 Microsoft SQL Server 7.0网上考试系统的方法,该系统具有自动生成考试试卷、自动评分等功能,并允许考生在本地或远程通过浏览器阅答试卷,实现了无纸化考试。     

基于B/S结构的网络考试系统

介绍了一种在Browser/Server结构模式下,利用ASP和Microsoft SQL Server 7.0网上考试系统的方法.该系统具有自动生成考试试卷、自动评分等功能,并允许考生在本地或远程通过浏览器阅答试卷,实现了无纸化考试.     

高校Linux课程在线考试系统的研究与设计

Linux操作系统具有无可比拟的优点,高校中普遍开设该课程。Linux课程的特点是实践性强,采取何种考试方式才能准确掌握学生学习该课程的情况,是任课教师需要面对和解决的一个实际问题。通过对Linux操作系统在线考试系统的研究,提出了一种针对Linux操作系统的考试方法,实现了常用命令和服务器配置操作题的自动批改,进而可对学生学习Linux课程的情况作出全面的考查,尤其是考查其实际动手能力。通过系统的实际应用,该系统能够准确地对学生学习Linux操作系统作出评价,也大大提高了考试的效率,具有较高的实用性。     

基于ASP的党校网上测试系统的设计与实现

为了减轻教师在考试各个环节的工作量,方便学生随时随地参加考试,利用ASP技术开发设计了党校网上测试系统.该系统基于B/S模式的3层体系结构,利用Microsoft SQL Server 2000作为数据库平台,采用ASP与ADO相结合的技术访问数据库,开发了具有自动抽题、组卷、交卷、评分等功能的测试系统,实现了真正无纸化考试.实践证明,该系统不仅方便了参加考试的学生,而且减轻了教师的工作量;且该系统运行稳定,应用效果良好.     

多分类支持向量方法的本科招生生源质量模型

为了建立一套科学、有效、完善的招生管理流程和评价体系,对多分类支持向量机算法进行改进,利用各地区学生在大学期间的学习成绩与学生入学前的信息特点,探讨本科生源质量预测体系,建立了本科生源质量分析模型.结果表明,改进的多分类支持向量机能够较好地应用于高校本科招生生源质量分析研究,建立的招生生源质量模型可以对本科生源质量进行良好的预测,为高校制定招生计划、提高生源质量提供有效的参考.通过对惩罚矩阵进行合理的调整,模型学习的结果和可靠性都有显著提高。     

ACS68000 INFORMIX数据库学生成绩管理系统

本文介绍了在ACS68000机上开发的INFORMIX数据库学生成绩管理系统。本系统菜单驱动,汉字输入输出,功能完备,使用方便。可对学生成绩卡及学籍卡档案进行输入查询、修改及删除;可按专业对所有课程进行统计;检索出N科不及格的总人数;检索本科考试的总人数;本科不及格的总人数;本科最高分数、最低分数、平均分数;本科标准差;打印学生成绩表。     

可拓分析与决策的应用研究：以高校招生体系为例

在我国不断发展的经济社会环境下, 高等教育的普及程度不断加大, 高考和硕士研究生入学考试是高校招考工作的重要内容。建立科学全面的客观定量评价体系和决策模型, 有助于高校招生体系的进一步完善。利用可拓学对高考和硕士研究生招生进行定量分析并提出了可以进一步完善的机制。对于高考, 从考生自身发展的角度, 通过建立关联函数, 计算改革前后的关联度, 定量分析高考改革对学生的影响。对于研究生招生考试, 利用可拓层次分析法和德尔菲法建立了招收调剂生的决策模型, 该模型可以指导对调剂生的择优录取工作。     

基于sigmoid函数的评分特征规整在计算机辅助学习中的应用

计算机辅助语言学习是近十年来日益热门的研究课题,语音评分是其重要的组成部分。目前,国内大部分评分系统在运用机器评分特征预测人工分时,都是采用简单的线性回归模型。虽然该模型具有很好的集外推广性,但要求机器的评分特征与人的主观评分呈近似的线性关系,这一点在实际情况中往往难以满足。对此,本文引入sigmoid函数对评分特征进行规整,并采用数据驱动的方式得到其参数,使得提取的评分特征更符合评分员的主观评分准则。同时,在算法优化的问题上,本文将该方法完全地嵌入经典的线性回归模型中求解,大大提高了其收敛速度。实验表明。在普通话水平考试的单字、词语朗读及中学生考试翻译题自动评分方面,该算法使得评分的系统性能得到明显的优化。     

物理实验考核之探索

为了提高物理实验体系的教学效果,培养学生动手能力和创新能力,在对各学校物理实验考核方式调研的基础上,西安邮电大学物理实验中心建立起自己的综合式多元化的物理实验考核模式。实践结果表明,新的考核模式带来了良好的教学效果。     

英国高校招生制度的沿革及启示

英国高校招生制度经历了早期牛津剑桥内部的教会推荐审查制、公共考试制和证书制的形成和发展三个阶段。目前英国高校的招生标准因校而异,高校在招生事务上享有充分的自主权,而政府更多地起着宏观调控的作用,但招生流程透明度不够仍然存在。为此,英国正在积极改革,将招生政策偏向贫困学生、采取考试认证后申请制度（PQA）、引入学术性向测试及使用高校招生分数转换系统（UCAS Tariff）。借鉴英国高校招生制度,中国高校若要改变现状,就要淡化政府在招生考试中的角色,增强考试和招生机构的社会性,增加学生考试科目的选择,同时,评估和录取方式要更加多样化。     

智能化专家系统试题库的实现途径

试题库建设是课程建设的组成部分,是实现教考分离的基本前提,是稳定考试命题水准的量要手段,同时也为方便学生复习备考提供参考依据。现有的试题库多为试题集,功能简单,智能化与自动化水平低,往往需要人工干预,为此,提出了一种智能化专家系统试题库的构想,可根据试卷评价指标体系要求自动生成试卷及其评估报告,其原理和方法具有普遍意义。     

基于偏最小二乘降维的分类模型比较

在众多数据降维方法中,偏最小二乘降维方法是一种非常有效的数据降维模型,并被广泛应用于生物基因数据分析等领域。但基于偏最小二乘降维的分类模型的选择问题,往往为以往的研究工作所忽视,研究者基本是根据自身喜好选择不同的分类模型。针对这一问题,本文通过大量的实验,对多种不同分类模型在生物基因芯片数据集上的性能进行了比较和分析。通过t检验,发现人工神经网络、逻辑斯特判别、线性支持向量机是3种在偏最小二乘降维上性能较好的的分类模型。