排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
为了实现主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法.首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,以题目的 题型和科目作为特征值,分别计算出两相似度的权值,并利用权值计算出学生答案的得分实验表明,本文提出的算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景. 相似文献
2.
为了实现在线考试主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法,首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,利用题目的题型和科目作为特征值,分别计算出关键词相似度的权值和语义相似度的权值,并利用两权值计算出学生答案的最终得分;最后,以某在线学习平台历年考试数据作为数据集,对该主观题智能阅卷算法进行训练和实验。实验表明,本文提出的基于多特征融合的主观题智能阅卷算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
排课问题是一个多约束、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题。本文基于本校教学管理过程的实际情况,利用遗传算法对排课问题建立数学模型,设计了适应度函数,通过选择、交叉和变异等过程,进化得到最优解。实验结果表明该算法能够有效的解决本校的教务智能排课问题。 相似文献
8.
随着人工智能、大数据和云计算风起云涌,对高校学生程序设计能力的培养提出了更高层次的要求。很多高校在计算机和非计算机专业都开设了程序设计类课程,该类课程需要学生进行大量的上机编程练习以培养应用计算机去求解实际问题的能力,同时很多高校都将在线评测系统引入到程序设计类课程的实践中,而大部分在线评测系统没有友好的错误反馈指导功能。该文提出了一种基于编辑距离的自适应反馈程序评测方法,通过检测学生代码的编译信息和测试用例信息,应用编辑距离,自适应给出学生代码出错原因并给出反馈指导,帮助学生快速找到代码出错位置并有针对的进行修改。结合自适应反馈程序评测方法的在线评测系统,可以有效激发学生的学习热情,通过在实践中学习掌握正确的计算机思维和行动方法,促进程序设计类课程的教学质量。研究结果为高校程序设计类课程实践过程智能化改良提供了理据。 相似文献
1