基于遗传算法智能组卷系统的研究与实现

论文摘要

试题库智能组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,利用传统的数学方法求解较为困难,自动组卷的效率和质量取决于试题库设计以及抽题算法的设计。随着计算机技术和人工智能理论的发展,以及教育测量理论的不断深入,计算机辅助设计在教学中得到了广泛的应用,对智能组卷系统的研究也发生了变化,目前的研究重点是对组卷算法进行研究,以提高试卷的质量及系统运行效率。在对国内外大量相关文献分析、研究的基础上,本文从教学实际要求出发,结合经典测量理论、项目反应理论,选择遗传算法为基础建立数学模型,利用遗传算法具有全局寻优,并迅速收敛的特点,设计了一个基于遗传算法的智能组卷系统。该系统可按照试题类型、试题数量、章节、答题时间、分值、难度系数、区分度等约束条件进行快速搜索,通过选择、交叉和变异等操作,从试题库中自动地查找和组织出一些不同类型、不同难度、不同章节范围内的试题来组成一份最佳的试卷,解决了在教学过程中组卷耗时长、试题质量低的问题,实现了快速智能组卷。本文在对组卷系统研究、实现过程中,采用软件工程的方法,利用ASP动态网页技术和SQL Server 2005数据库,设计并实现了基于遗传算法的智能组卷系统。系统的实现验证了本文提出方法的正确性,对组卷过程中遇到的实际问题进行了较为合理的解决,使系统在教学实际中得到合理应用。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 智能组卷的研究背景
• 1.2 研究的目的意义
• 1.3 智能组卷研究现状
• 1.4 本文的主要工作及组织结构
• 第2章 计算机组卷策略分析
• 2.1 组卷策略概述
• 2.2 组卷的理论基础
• 2.2.1 真分数理论（CTT）
• 2.2.2 概化理论（GT）
• 2.2.3 项目反应理论（IRT）
• 2.2.4 自动组卷的理论
• 2.3 组卷特点及功能要求
• 2.3.1 组卷工作流程
• 2.3.2 智能组卷的特点
• 2.3.3 智能组卷的功能要求
• 2.4 智能组卷的方法
• 2.4.1 常用智能组卷方法比较
• 2.4.2 遗传算法组卷
• 第3章 遗传算法分析
• 3.1 遗传算法的基本原理
• 3.2 遗传算法的主要特征
• 3.3 遗传算法中涉及的基本概念
• 3.4 生物遗传概念在遗传算法中的对应关系
• 3.5 遗传算法实现的基本步骤
• 第4章 基于遗传算法智能组卷系统的实现
• 4.1 试题核心属性及试卷指标的确立
• 4.1.1 试题核心属性
• 4.1.2 试卷指标
• 4.2 智能组卷数学模型的建立
• 4.3 智能组卷系统的遗传算法设计
• 4.3.1 染色体编码
• 4.3.2 组卷中使用遗传算法的各项基本定义
• 4.4 系统总体设计与结构化分析
• 4.5 数据库结构设计
• 4.6 系统效果图
• 4.7 遗传算法组卷过程的代码实现
• 4.7.1 算法描述
• 4.7.2 主要代码
• 4.8 影响遗传算法组卷效率的因素分析
• 4.8.1 实验环境及实验数据
• 4.8.2 影响遗传算法组卷效率的因素分析
• 第5章 总结与展望
• 5.1 本文的工作总结
• 5.2 将来工作的展望
• 参考文献
• 致谢