计算机自适应考试系统研究与实现

论文摘要

基于传统测试理论的计算机辅助测试以固定的测试时间与测试题目数而忽略了受试者的个体差异,导致很多无效试题与时间的浪费并挫败受试者的信心。而计算机自适应测试是基于项目反应理论的计算机辅助测试,它能够主动适应受试者的特质水平,动态抽取试题,缩短测试时间,提高测试结果的精确度。本文在系统研究自适应考试的相关理论与系统实现的相关技术基础上,以初中历史学科为例,设计并实现了自适应考试的系统原型。对于自适应考试,有4个关键问题需要解决:即试题参数的确定、选题算法、能力评估算法与考试终止规则。对于以上4个问题,本文的创新点为:对于项目参数的确定,采用样本统计与联合极大似然法,得到项目参数的初始值,并在自适应测试过程中不断校正项目参数;对于选题算法,优化极大信息量选题算法,以解决极大信息量选题算法计算量大的问题;对于能力评估算法,同时应用条件极大似然估计算法与联合极大似然估计算法,解决初始项目参数不确定情况下能力评估精确度不高、计算量大的问题。对于考试终止规则,联合应用定长与不定长终止算法,解决考试冗长问题。本文首先阐释了计算机自适应考试的相关理论即项目反应理论及自适应考试的关键算法,即选题算法、能力评估算法、考试终止规则及系统实现相关的J2EE技术。然后,在分析总结各种算法的基础上给出了以上关键算法在系统中的具体实现。其次介绍了系统总体设计与主要功能模块的设计与实现,着重介绍了自适应考试模块的设计与实现,为了检验所提出的方法的性能,对系统的运行情况进行了测试与分析。最后总结系统的优点与不足,并展望自适应测试的发展前景。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 引言
• 1.1 自适应考试的研究背景
• 1.2 自适应考试的内涵及特点
• 1.2.1 自适应考试的内涵
• 1.2.2 自适应考试的特点
• 1.3 自适应考试系统的国内外研究现状
• 1.4 本文主要工作
• 第二章 自适应考试的相关理论与技术介绍
• 2.1 自适应考试理论
• 2.1.1 基本测量理论
• 2.1.2 项目反应理论
• 2.2 自适应考试的主要算法
• 2.2.1 选题算法
• 2.2.2 能力评估算法
• 2.3 J2EE 开发技术
• 2.3.1 J2EE 的概念
• 2.3.2 J2EE 的分层模型
• 2.3.3 Struts 框架
• 2.3.4 Hibernate 框架
• 2.3.5 Spring 框架
• 2.3.6 SSH 框架技术
• 2.4 本章小结
• 第三章 自适应考试系统的关键算法研究
• 3.1 选题算法研究
• 3.1.1 极大信息量选题
• 3.1.2 优化的极大信息量选题
• 3.2 能力评估算法研究
• 3.3 考试终止规则研究
• 3.4 本章小结
• 第四章 自适应考试系统的设计与实现
• 4.1 自适应考试系统的设计
• 4.1.1 系统需求分析
• 4.1.2 模块结构设计
• 4.2 自适应题库建设
• 4.2.1 试题开发
• 4.2.2 确定项目反应模型
• 4.2.3 确定试题参数
• 4.2.4 题目的曝光率控制
• 4.3 系统数据库主要表结构设计
• 4.4 系统主要功能模块的实现
• 4.4.1 用户管理功能的实现
• 4.4.2 成绩统计功能实现
• 4.4.3 考试功能的实现
• 4.5 本章小结
• 第五章 自适应考试原型系统的性能分析
• 5.1 系统环境及测试内容
• 5.1.1 系统环境
• 5.1.2 系统测试内容
• 5.2 系统测试分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.1.1 系统创新点
• 6.1.2 系统不足
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢