在线测试系统的设计与实现

在线测试系统是辅助教学平台中的重要组成部分,自动组卷、自动评阅等算法又是当前的研究热点。在分析已有组卷策略的基础上,提出了随机平均自动组卷算法、复杂形式填空题评阅算法,并基于网络辅助教学平台实现了在线测试系统。经过测试,系统运行稳定、用户接口友好、试卷知识点分布基本合理、难易程度符合用户的要求、计算机自动评阅结果准确,可广泛应用于学生自测教学环节中。     

试题库系统中随机抽题算法的设计与实现

针时职业教育精品网站的特点,提出适应于网络教育的以知识点为核心的自动组卷算法.该算法把题型难度比例、题型个数作为主要控制目标,从而按知识点选题组卷,并运用适当的随机算法组卷策略优化组卷结果.实验表明,该算法依据不同的组卷策略自动生成的试卷,组卷效率、成功率和知识点覆盖率均比较理想.     

基于B/S模式的《计算机应用基础》自测、考试系统功能设计

本文提出了基于目前流行的B/S结构,开发《计算机应用基础》自测、考试系统.该系统应由两大部分和三大功能模块组成.其中两大部分别为前台自测、考试部分和后台数据管理部分,而三大功能模块分别是系统管理员模块、学生模块和教师模块.该系统能实现用户远程登录、注册,用户管理,学生自测、在线考试、成绩管理、自动随机组卷等功能.     

适应网络教育自动组卷算法的研究

针对网络教育开放性、自主性的特点,本文提出了适应于网络教育的以知识点为核心的自动组卷算法.在分析试题库层次结构和数据表属性设置的基础上,该算法把题型平均难度系数、题型个数作为主要控制目标,以包含题目题型作为主要条件筛选知识点,以此选择试题,而后对题目按知识点的各难度等级分类,从而按知识点选题组卷,并运用适当的组卷策略优化组卷结果.实验表明,该算法依据不同的组卷策略自动生成的试卷,组卷效率、成功率和知识点覆盖率均比较理想.     

基于XML和VBA的《计算机应用基础》在线考试系统

介绍一个基于XML和VBA的<计算机应用基础>在线考试系统的功能及实现的关键技术.该系统有题库维护、自动组卷、在线考试、自动改卷、试题分析和考务管理等功能;使用VBA技术实现上机操作题的自动改卷:试题以XML文档的形式存储,并以XML作为信息交换的一个重要形式.     

基于知识点约束的遗传算法组卷策略的研究

基于遗传算法的自动组卷策略采用分段实数编码,具有自适应型的交叉和变异遗传算子,基于知识点约束的分题型的组卷算法思想,为自动组卷算法的进一步发展提供了研究方向.     

基于遗传算法的自动组卷研究与应用

随着在线考试系统的广泛应用,组卷算法决定了自动组卷的性能。为提高组卷成功率,提出基于遗传算法的自动组卷模型,根据总分、题型、难度、区分度等要求建立多目标、多约束条件的数学模型。采用ASP.NET编程实现,并进行编码、选择、交叉、变异等操作,使遗传算法能满足自动组卷要求。     

基于遗传算法的自动组卷研究与应用

随着在线考试系统的广泛应用,组卷算法决定了自动组卷的性能。为提高组卷成功率,提出基于遗传算法的自动组卷模型,根据总分、题型、难度、区分度等要求建立多目标、多约束条件的数学模型。采用ASP.NET编程实现,并进行编码、选择、交叉、变异等操作,使遗传算法能满足自动组卷要求。     

基于ADO.NET的在线答题管理系统设计与实现

从考试管理的实际需求出发,以实现在线考试管理为目标,讨论了系统体系结构,功能模块及实现的关键技术。采用微软.NET平台,ADO.NET技术,SQL Server 2005数据库,设计并实现了基于ADO.NET的在线答题管理系统。系统实现了基于知识点的动态组卷管理,极大地提高了考试管理的准确性与效率。     

公共计算机教学辅助系统的研究和设计

本文给出的公共计算机教学辅助系统以Web页为交互界面,实现了师资管理、教学资源管理、智能组卷、网上课堂、在线自测、交流与公告等功能,具有快捷、高效、实时性强等特点,非常适合高校公共计算机课程教学使用。它是改革传统教学方式、教学管理方式、教师组卷方式、师生交流方式和有效提高学生学习效率的一种新的探索。     

汉语词汇测试自动命题研究

为了提升汉语词汇测试的命题效率,该文从汉语语言特性和二语教学需求出发,对词语听力、多空词语选择、词语排序和单空词语选择四种词汇测试题型进行自动命题尝试,以满足不同语言信息、不同难度的词汇知识考查。在词语特征的提取上,构建了一个覆盖词音、词形、词义、语法、搭配、偏误各层次信息的词汇知识库,在句子特征的提取上,实现了语法项目自动识别、句子难度分析等算法,为自动命题中的题干句、目标词和干扰项选择提供依据。通过词句选择和语块合成等步骤,生成四种题型共计7 263道词汇测试题。人工测试数据显示,词汇测试自动命题的初步尝试取得了较好的效果,约58%的试题被评价为完全合理,经人工简单调整,试题接受率达到75.7%。     

自动评卷模块的设计与实现 ——基于Authorware 的通用型考试系统

通用型考试系统作为实现无纸化考试的重要工具,目前已广泛应用于企业和学校。该系统由考生登录、随机 组卷、在线考试、自动评卷、成绩分析等模块组成,其中随机组卷、在线考试、自动评卷是核心模块。本文以湖南省高职学院普 遍开设的职业基础课《计算机应用基础》为例,基于Authorware平台设计和实现了自动评卷模块。     

基于文本格式的题库与试卷自动生成系统研究

用VisualBasic语言和Access数据库设计开发了一个基于文本格式的题库与试卷自动生成系统。该系统可以将按章节或知识点录入的试题和答案文件直接导入到试题库;可以浏览和修改试题库中的试题;可以设置组卷的条件并能根据组卷条件自动生成试卷;可以管理多门课程的题库;可以设置不同的试卷试题内容完全不同的条件,并且允许相同的知识点出多道试题但在同一套试卷中不会同时出现。     

基于JSP技术的自动组卷与在线作业系统的设计与实现

网络考核是评价网络学习效果的一个重要环节,网络考核的实现基础是自动组卷技术。对于弥补学生课堂学习的疏漏和及时检验学生学习情况是一种行之有效的手段。在线作业技术将教师完全从手工批改作业中解放出来。探讨了以JDK1.6和Netbeans6.7作为开发平台的在线组卷和在线作业系统部分关键技术的设计与实现。     

基于内容分割的在线作业管理系统

对目前在线作业管理系统的现状与不足进行了分析,通过对作业试题、学生答卷、教师批改等内容的分割、控制与统一保存,设计实现了一个作业的发布、应答、批改、成绩登记等全部在线完成的自动化作业管理系统.系统在实现过程,通过设计一种自定义的作业标记符,解决了作业数据在数据库中的表示与存储问题,减少了作业数据的冗余度.该系统可提高作业管理的自动化程度,方便学生在线答题,有效地减轻了教师批改作业的工作强度.     

基于Struts的在线考试系统

在线考试系统可以利用网络,提高试卷命题和考试效率、质量和公平性,是传统考场的延伸。为此,本文针对在线考试系统中命题质量和试卷安全访问控制问题,以软件工程的思想,详细分析在线考试系统的总体结构,提出相应的整体解决方案,设计系统的软件模型。系统基于B/S架构,采用Struts框架、RBAC模型与基于知识点和难度值的自动组卷算法,实现包括角色管理、题库管理、组卷管理、考试管理、考试控制、考试结果的公布与查询等功能。最后,通过测试运行表明该系统提高了命题试卷的质量,控制灵活,访问安全,实用性好。     

改进的基于知识点均衡的智能组卷方案

针对当前在线考试基于知识点智能组卷的需求,分析了现有的基于知识点组卷方案存在的问题与不足,提出了一种改进的基于知识点均衡的智能组卷方案。首先介绍了知识树的建构方法,然后对试题库结构进行了研究与设计,进而具体论述了知识点均衡策略,最后对算法的实现作了整体阐述。     

大学网上考试系统的设计与实现

在对大学网上考试系统的开发背景和应用意义进行阐述的基础上,对大学网上考试系统的功能模块设计、系统开发方案、数据库设计和系统功能实现进行了详细介绍。系统基于B/S模式,实现了在线生成试卷、学生在线参加考试、自动生成考试成绩、学生和教师在线互动答疑和管理员后台数据管理等功能,提高了考试管理效率,为大学课程的教学和考试提供了一种高效、灵活、可靠和便捷的方式。     

试题知识点预测:一种教研知识强化的卷积神经网络模型

在各类在线学习系统中,为了给学生提供优质的学习服务,一个基础性的任务是试题知识点预测,即预测一道试题所考察的知识概念、能力等。在这个任务中,已有方法通常基于人工专家标注或者传统机器学习方法。然而,这些传统方法要么耗时耗力,要么仅关注试题资源的浅层特征,忽略了试题文本和知识点之间的深层语义关联。因此,这两类方法在实际应用中均受到了限制。为此,该文提出一种教研知识强化的卷积神经网络方法进行试题知识点预测。首先,结合教育学经验,定义和抽取试题的浅层特征。然后,利用一个卷积神经网络对试题的深层语义进行理解和表征。然后,考虑到教研先验与试题词句之间的关联,提出一种基于注意力机制的方法能够自动识别和计算不同教研先验对试题的重要性程度。最后,设计了一个融合知识点决策和试题语义约束的模型训练目标。该文在大规模数据上进行了充分的实验。实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行试题知识点预测,具有很好的应用价值。