基于遗传算法的试卷生成系统的研究与实现

论文摘要

考试是对考生知识和能力水平的主要测量方式,它需要综合运用教育测量学、心理测量学、教育统计学和计算机科学等多学科的知识,科学、客观和公正地设计试题。现有题库管理系统大多没有统一的标准格式,试题资源不能有效共享,自动组卷功能还不完善,无法有效地在教学过程中发挥其应有的作用,因此对现有题库资源进行有效管理、研究更好的组卷方法具有重要的意义。本文首先分析了题库系统的发展状况,然后根据考试的实际需要设计了系统开发的结构和方案,构建了基于Web的应用遗传算法进行组卷的试卷生成系统,主要实现试题管理、试卷生成、图元管理和试卷提交功能。其中第五部分对自动组卷算法进行了详细的介绍。从试卷的质量需求出发,在对多个组卷条件详细分析的基础上,利用遗传算法的多目标参数优化和智能搜索能力强的特点,进行组卷方法研究。通过分析现有组卷模型的特点和不足,在满足试卷结构、试卷总分、试题曝光度的基础上,设计了将难度比例分布和覆盖度作为目标要求,时间和试题信度作为约束条件的组卷模型;然后采用罚函数法将有条件约束问题转化为无约束问题,对不可行解进行加罚,从而保持了群体的多样性。第六部分对系统的开发环境进行布置,并对系统中的关键技术难点:试题的批量导入、试题的重复性检测以及系统的安全性进行设计与实现;最后对课题进行了总结,并对课题的后续工作进行了展望分析。通过系统的运行,验证了系统具有一定的通用性、可扩展性和安全性,能较好的满足复杂的组卷要求,有助于实现试卷质量的控制、提高教学效率、推行教考分离。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究的背景
• 1.2 国内外发展现状
• 1.3 课题研究的目的及工作
• 1.4 论文组织结构
• 2 自动组卷算法研究
• 2.1 组卷问题分析
• 2.1.1 测量理论
• 2.1.2 试题属性
• 2.2 组卷算法的发展概述
• 2.2.1 随机选取法
• 2.2.2 回溯试探法
• 2.2.3 基于专家系统组卷法
• 2.2.4 遗传算法组卷法
• 2.3 遗传算法概述
• 2.4 基于遗传算法的组卷方法
• 2.4.1 组卷模型
• 2.4.2 约束条件的处理
• 2.4.3 组卷的遗传算法设计
• 2.4.4 实验结果及分析
• 2.5 本章小结
• 3 系统的需求分析与总体设计
• 3.1 系统的需求分析
• 3.1.1 业务流程
• 3.1.2 系统的功能需求和性能需求
• 3.1.3 系统角色分析
• 3.1.4 系统工作流程
• 3.2 系统的总体设计
• 3.2.1 设计原则
• 3.2.2 软件体系结构
• 3.2.3 网络拓扑结构
• 3.2.4 功能模块设计
• 3.2.5 数据库设计
• 3.3 本章小结
• 4 系统实现及难点解决方案
• 4.1 开发环境
• 4.1.1 J2EE应用体系结构
• 4.1.2 Hibernate
• 4.1.3 系统的总体配置
• 4.2 系统中关键技术及实现
• 4.2.1 试题的批量导入
• 4.2.2 试题重复性检测
• 4.2.3 试卷生成功能
• 4.2.4 系统的安全性实现
• 4.3 本章小结
• 5 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 在校期间发表的论文