计算机随机抽题算法

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遗传算法实现随机抽题的研究

遗传算法实现随机抽题的研究
whc s a cie rs ac il n c mp trtc n lg n rc n e r.P p re se a n to y tm sa d e nn e c n eom,prmoe te ih i n a tv ee rh fed i o ue e h oo i e e ty as a els x miain sse i epe ig ta higrfr y o t h
【e od ] ee lx i t n usos aeG nt l rh ;ae e xmntn yt K yw r G nr a n i e i s; eec g i m Pprs Ea i i s m s a em ao q t n b iA ot ls ao s e
在无纸化考试 系统 中. 随机抽题是后 台要处理 的一个 很重要的问 两点杂交算子的原理是 : 交概率 P 随机地从 P1 依杂 c (中选择两个 ) 产生两个 随机数 k 和 k 属于 R N ( m 作为 杂交位 1 2 A D1 】 , 题. 用传 统的算法是一个很 难处理 的问题 . 尤其是 当考题 的量不 大而 个体作 父代 , 各题 的分值 又比较特别 的情 况下 . 要搜 索一组符合条 件的分值 . 乎 置产生两个子代 . 意如下 : 几 示 成为不可能。比如 , 各题分值如下 : , , ,, , , ,5 1 ,5 5 2 ) ( 9 99 9 1 1 1 , 1 , ,0 , 4 5 5 5 父代 : 按传统的算法随机抽取 10 0 分的试题 . 成功的概率极小 , 因此 . 寻求一 X =Xi, , k , I 2… , i i ( l… ti l…,i , x m】 x xk 种适 于大规 模并行且具有某 些智能特征 如 自组织 、 自适应 、 自学 习等 x =x 1 IJk, l k , ,j j ( , x l…,j 2一・ j …, x x m) 的算法 已成为考试系统必须解决的问题 本考试系统用演化计 算三大 子代 ! 分支之一的遗传算法很好地实现 了无纸化考试系统中随机抽题问题 。 X =xi, Ij 1…,i 2…, i) i ( l x , l , x m …, k xk 1随机抽题 问题 . x =x 1 Ii 1 l k , x m j ( , x , x 2…,j ) j …, k …,j 22变异算 子 . 无纸化考试 系统 的随机 抽题问题 可以看成是布尔 可满足性 问题 变异算 子主要 是单个染色体的变异 . 也可根据需要设 计其它变异 S T的扩展 E A . A S T 或者看成是带权的 S T 即把 每一位布尔值看 成相 A . m随机地从 P ) (中 t 应考题是否被选 中状态 . 当某题被选 中时 , 再以该题的分值参 予评估 , 算子。单个染色体变异的主要原理是依变异概率 P

随机抽题算法

随机抽题算法

随机抽题算法0 引言随机抽题是在线考试系统中的核心部分,目前大部分的在线考试系统或无纸化考试系统大都采用了随机函数实现随机抽题,但大部分在线考试系统在随机抽题时存在抽题速度慢、试题覆盖面不稳定、重点不突出、灵活性差等问题。

本文讨论了优化随机抽题的方法,给出了具体的抽题公式和查询语句。

1 优化使用随机函数方法研究原始在线考试系统中,使用随机函数从题库中抽取试题,抽题公式为Int(Rnd*M)公式1。

在抽取第一题时,直接将题号存放在指定的空数组中,表示抽取成功,以后每抽取一题,将题号和数组中已存在元素进行比较,若存在则抽取失败,若不存在则抽取成功,并将题号依次存储在该数组中,直到抽取结束。

这种抽题方法的缺陷是时间浪费。

这种时间浪费在单机的时候并不明显,但在B/S模式或C/S模式下,机器越多速度越慢。

为了解决重复抽题,避免试题抽取过慢,可采用分段法、分类法和分类分段结合法。

1.1分段法分段法是解决重复抽题最简单的方法,其原理是将题库中的试题M分成N段,然后从每段中抽取一题,抽取公式为Int(Rnd*(M\N))+i*(M\N)(0≤i≤N-1)公式2。

分段法的优点显而易见,可以完全杜绝试题重复抽取,但对题库中试题的数量有要求,即M>2N,且题库越大、试题数量越多,抽取效果就越好。

在公式2中将M等分成N段,M并不一定能被N整除,也就是说采用公式2试题库最后M MOD N条试题永远不会被抽取,为了解决这个问题,可将公式2进行改进,设L=M MOD N,则抽取公式为Int(Rnd*(M\N+1))+i*(M\N+1)(0≤i≤L-1)公式3和Int(Rnd*(M\N))+i*(M\N)+L(L≤i≤N-1)公式4。

分段法避免了重复抽取,但无法控制试题的覆盖面及难易程度。

1.21.2 分类法分类法是在试题库的结构上添加相应分类字段,字段可以是章节、内容等,将所有试题按章节或内容分类,从每一类中抽取一题,不仅可以解决试题的重复抽取还可以控制试题的覆盖面。

VB程序实现考试系统自动抽题

VB程序实现考试系统自动抽题

匿 翟 — 抽裹 、 的l I)好 L 考 _ 跚 一卷 - , 《 _ — 潜 — 摩 _
图 l数 据 库 结 构
Sk t 存放 所有试 题 以及组卷 规则 ;试卷 库 中存放按 规则抽 好的用于本次考试的考题 ,如表 1表 2 ~ 所示 。
表 I 总题 库 表
字 段 名 Zh t T x Zd s
含义 总 题号 题 型 知识点
难 度 题 千 选项 1 选项 2
件 C l的一 组记 录 R1 ,然 后将 Rl中的记 录再 按随 机次 序重 排 ,再从 R1 中取出前 n条来加入 到试卷表中 ;再从试题库 中 选 出满足 约束条件 c 2的记 录集 R ,以此 类推 ,直 到所有条 2
Abta t xrci us ost T s pp rrm teeiigim b n o ren m e f xmi t nq et n s c:E t t nQ et n et a e o x t e a kf m al g u b r a n i uso si r a o i o f h sn t r a oe ao i n
SFW R EE0M N N EIN O r A E VLP ET DDS D A G
软件开发与设计
V B程序 实现 考试 系统 自动抽题
周 瑞
( 山西忻州职业技术学 院计算机 系 ,忻州 0 4 0 ) 3 0 0 摘 要 :组卷即从 已有的题库 中从 众 多的试题 中 ,按 考试要求选 出若干道题 来组成一份 高质量的试卷 。考试成功 与 否 ,组 卷是 关键 ,在此提 出 了一种 高效便捷 的组 卷算法并用 V B语 言将 其实现。 关键词 : 考试 ;随机 ;条件 ;抽 题
集 按 随 机 顺 序 排 序 ,最 后 从 这 个 随 机 集 中 提 取 n条 记 录 。 这

随机抽取题库

随机抽取题库

网上考试系统编制中的随机抽取试题的四种算法因为教学的需要,我决定编写一个asp+ms sql2000的网上考试系统,其功能主要为:实现判断题、单项多项选择题和填空题的在线自动答题、改卷;并将学生的错误答案记入数据库,供教师分析。

在编写从题库中随机抽取试题这一模块的算法上,却颇费了一番周折,现将解决过程记录如下,以供大家参考。

为了便于说明问题,文中提供的代码中的变量pd为从题库中要抽取出来考试的试题数量,数据库表名与字段名我都使用了中文,并仅以判断题为例。

算法一由于不知道如何实现从题库中随机抽取试题的sql语句,我在网上下载了几个免费的考试系统进行研究,找到了第一种算法,其思路为先将数据库中所有数据读出,获得试题的总数后,生成一个1~(试题的总数-考试的试题数量)之间的随机数,然后从这里开始读出数据:<% set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount '取得试题总数randomize '初始化随机数种子值n=fix((mycound-pd+1)*Rnd+1)rs.move n ‘指针移到n这个随机数这个位置for i=1 to pdsession("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><% rs.movenextnextrs.close%>这种算法基本上可以实现随机抽取试题,并让每个学生的试题和每一次刷新以后的试题都不相同,但是它的最大不足在于试题的先后顺序总是相同,特别是题库中试题不多的时候,学生几乎可以用背答案方法来应付考试了。

蒙特卡洛近似法

蒙特卡洛近似法

蒙特卡洛近似法蒙特卡洛近似法是一种利用随机抽样的方法来估计复杂计算问题的解的算法。

该算法以蒙特卡洛赌场为名,因为它的基本原理就是通过大量的随机采样来逼近真实情况,就像在赌场玩游戏一样。

下面将从算法的原理、应用场景和优缺点三个方面来详细介绍蒙特卡洛近似法。

一、算法原理蒙特卡洛近似法是一种随机化算法。

它的基本思想是,对于一个计算问题,我们无法直接求出它的解,但是可以采用随机抽样的方法来逼近它的解。

具体来说,算法流程如下:1. 对于需要求解的问题,我们可以将其转化为某个随机变量的期望。

例如,我们需要求解一个随机变量的期望值 E(X),可以表示为 E(X) =∫xf(x)dx,其中 f(x) 是 X 的概率密度函数。

这样,我们的问题就转化为求解这个期望值。

2. 为了估计这个期望值,我们可以通过随机抽样的方法来模拟 X 的分布。

具体来说,我们可以生成 n 个服从 f(x) 分布的随机变量X1,X2,…,Xn,然后根据它们的平均值来估计 E(X),即E(X) ≈(X1+X2+…+Xn)/n。

3. 当样本数 n 越来越大时,我们得到的估计值会越来越接近真实值。

这是因为根据大数定律,样本均值会以概率1收敛到期望值。

二、应用场景蒙特卡洛近似法在科学计算和工程问题中有着广泛的应用。

其典型应用包括:1. 财务分析:用于预测金融市场的波动性和风险。

2. 物理仿真:用于计算复杂的物理系统的行为,例如量子力学、原子结构和热力学。

3. 生物医学:用于评估疾病治疗和预防方法的效果,以及进行药物筛选和基因研究。

4. 工程设计:用于设计、建模和测试高风险系统,例如火箭、核反应堆和汽车碰撞测试。

三、优缺点蒙特卡洛近似法具有以下优点:1. 精度高:当样本数趋近于无穷大时,该算法能够提供接近真实值的估计。

2. 算法简单:该算法只需要进行随机抽样和简单的平均计算,算法流程简单易懂。

3. 可处理高维问题:该算法能够处理高维的计算问题,没有维度的限制。

考试试题随机抽题算法

考试试题随机抽题算法

考试试题随机抽题算法考试试题随机抽题算法在现代教育体系中,考试是一种常见的评估学生学习成果的方式。

而试题的难易程度、内容覆盖范围以及试题数量的合理安排,直接影响到考试的公平性和准确性。

为了确保考试的公正性,许多学校和机构采用了试题随机抽题算法。

试题随机抽题算法的目的是通过随机选择试题,使得每个考生所面对的试题都是从一个试题库中抽取的,以此确保考生之间的公平性。

这种算法的实现方式有多种,下面将介绍其中一种较为常见的试题随机抽题算法。

首先,需要建立一个试题库,其中包含了所有可能出现的试题。

试题库中的试题可以按照不同的知识点、难易程度、类型等进行分类和标记。

试题库的建立需要考虑到学科的特点和教学目标,以便能够全面评估学生的知识水平和能力。

在考试开始前,需要确定考试的试题数量和考试的时间限制。

试题数量的确定需要考虑到考试的目的和学科的特点。

时间限制的设定需要根据试题数量和难易程度来合理分配,以确保考生有足够的时间完成考试。

接下来,根据考试的要求和试题库中的试题分类,确定每个分类下要抽取的试题数量。

这个过程可以根据试题分类的重要性和难易程度来进行权重设置,以确保考试的全面性和准确性。

然后,利用随机数生成器来随机选择试题。

随机数生成器可以根据设定的范围和规则来生成随机数。

在试题抽取过程中,可以根据每个分类下要抽取的试题数量来设定随机数生成的范围,以确保每个分类下的试题都有机会被抽取到。

最后,将抽取到的试题按照一定的顺序组成试卷。

试卷的组成可以按照试题分类、难易程度或者其他规则来进行。

在组卷过程中,需要注意试题的顺序和分布,以确保试卷的整体平衡和合理性。

试题随机抽题算法的实现需要考虑到多个因素,如试题库的建立、试题数量的确定、试题分类的设置、随机数生成的规则以及试卷的组成等。

这些因素的合理安排和权衡可以确保考试的公平性和准确性。

试题随机抽题算法在现代教育中发挥着重要的作用。

它不仅能够提高考试的公平性和准确性,还能够激发学生的学习兴趣和动力。

遗传算法在无纸化考试系统中实现随机抽题

遗传算法在无纸化考试系统中实现随机抽题
( 明学 院 数学与计算机科学 系, 三 福建 三 明 3 50 ) 6 0 4
摘 要 : 机 抽 题 是 无 纸 化考 试 系 统 要 解 决 的一 个 重 要 问 题 。本 文介 绍 了应 用 演 化 计 算 的 三 大 分 支之 一 的 遗 传 算 法实 现 随 随机 抽 题 问题 。 细 阐述 了 遗传 算法 的 主要 思 想 、 机抽 题 问题 的 编码 表示 、 应 性 函数 和遗 传 算 子 的设 计 、 汰 策 略和 停 详 随 适 淘 机 准则 的 选 择 . 用 D lh 给 出关 键 模 块 的 详细 代 码 及 其 相 关 分析 。 并 e i p 关 键 词 : 纸 化 考 试 系 统; 机抽 题 ; 传 算 法 ; e h 源 程序 无 随 遗 Dl i p
维普资讯 20 0 7年6来自 三明学



Jn 20 u. 07
Vo.4 N0 2 1 2 .
第2 4卷
第 2期
J 0URNAL0F S ANMI NG I UN vERS ⅡY
遗传 算法在无纸化考试 系统 中实现 随机抽题
田民格, 卢昌荆, 陈秀琼
T A i— e L h n -ig C E i— in I N M n g , U C a g j , H N X u qo g n
(e ate tf te ai n o p tr c ne S n n n esy S n n 6 0 4C ia D pr n o Ma m t s dC m u i c, ami U i ri, ami m h ca eSe g v t g35 0 ,hn)
Ab t a t ee t g r n o y q e t n sali o t n r b e f rn a e x mi a o y tm o b o v d T i a e sr c :S l ci a d ml u s o si l mp r tp o l m o o p p re a n t n s se t e s le . h sp p r n i a i ito u e o t e l e s l ci g r n o y q e t n f o p p re a n t n s se u i g g n t l o t m ih i o e o n r d c sh w r a i e e t a d ml u s o so a e x mi a o y t m s e e c ag r h wh c s n f o z n i n i n i i tr e g e tb a c e f e o u i n r o u a o ,a d t e p i r d a f g n t l o tm ,te e c ig r p e e tt n o h e r a r n h s o v lto a y c mp t t n n h r i ma y i e s o e e i ag r h c i h n o n e r s na o f d i

PPT随机抽题系统(附vba代码)

PPT随机抽题系统(附vba代码)
PPT随机抽题系统(附 VBA代码)
目录
• 系统概述 • 系统设计 • 系统操作流程 • 系统维护与更新 • 常见问题与解决方案 • 案例分享与实际应用
01
系统概T随机抽题系统是一个基于 PowerPoint平台开发的自动化工 具,用于在演示文稿中随机抽取 预设题目并展示给观众。
企业培训考核应用案例
案例概述
在企业培训考核中,PPT随机抽题系统可以用于检验员工的学习 成果和技能掌握情况。
实现方式
根据培训内容和要求,制作相应的PPT和题库,通过VBA代码实现 随机抽题和自动评分功能。
优势特点
能够快速有效地检验员工的学习成果,提高培训效果和员工参与度, 为企业提供客观准确的考核数据。
02
系统设计
数据库设计
数据库类型
选择合适的关系型数据库, 如Microsoft SQL Server 或MySQL,用于存储题库 和用户信息。
数据表设计
设计包含题目信息、用户 信息等数据表,并定义主 键、外键等关系。
字段设计
根据需求定义数据表的字 段,如题目ID、题目内容、 答案等。
用户界面设计
网络在线答题应用案例
案例概述
01
在网络在线答题应用中,PPT随机抽题系统可以用于各种知识竞
赛、趣味答题等活动。
实现方式
02
利用PPT的分享功能,将带有随机抽题系统的PPT分享到网络平
台,参与者通过在线答题参与活动。
优势特点
03
能够吸引大量参与者、提高活动的趣味性和互动性,同时保证
答题的公正性和客观性。
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感谢您的观看
通过VBA代码实现用户登录和身份验 证功能,确保系统安全性。

使用计算机随机分组与随机抽样的方法及应用

使用计算机随机分组与随机抽样的方法及应用

使用计算机随机分组与随机抽样的方法及应用作者:叶晓琼来源:《电脑迷·中旬刊》2018年第01期摘要:本文探究了为改善由常规取整法、取余法带来的简单随机不平衡的缺点而探索新型随机分组和随机抽样方法,主要以Excel表格软件和SPSS分析软件为例分析了当前计算机在随机分组和抽样的应用现状,并针对进一步完善和加大计算机算法操作在该方面的应用提出了一些合理化建议。

关键词:随机分组;随机抽样;Excel;SPSS;算法研究1 引言正所谓随机抽样,就是在随机原则的基础上,等可能性的抽取样本,在这个过程当中,必须保证每一个样本的存在性(也即概率非零性)。

简单的拿掷骰子这一试验来讲,随机抽样的过程就是掷骰子的过程,而结果只有可能为数字1—6,也即全部样本,且出现这六种可能是相等的,这便就是等可能性的随机抽样试验。

而随机分组是将随机抽样的每个样本按一定的约定进行分类,例如将上例中掷出奇数点的归为一组,偶数点为另一组等分类方法。

在科学研究实验、调研调查研究和教育教学活动等实际工作中,往往都需要进行随机分组和随机抽样试验分析,因此,一个实用性良好的随机抽样算法,不仅可以大大提高随机样本的抽取效率,还可以提高试验的准确率等。

因此,对随机抽样算法,尤其是在样本元素无重复的算法研究和过程改进方面具有一定的实用研究价值。

随机抽样算法在计算机运行系统、数理统计和科学试验应用中有广泛应用,通常用于只需要处理部分数据,或者投资较大且费时费力的场合下。

2 Office办公软件—Excel表格在目前的随机实验和控制变量实验中,通常的做法是随机将被实验对象分配到实验组和对照组,同时为了尽量排除实验的随机性,将会安排多组实验。

具体做法是把实验对象按照其某一指标进行编号,这种编号是随机的,无任何主观因素。

随后,将被编号的实验对象打乱顺序,然后随机抽样进行盲选、分组。

这种方法顺序性强,随机性稳定,但是运算过程较为麻烦,另外,如果当实验对象和实验次数较多,对实验进程有较高限制时,这种方法费时费力的劣势便显露无遗。

在线考试系统论文考试管理系统论文

在线考试系统论文考试管理系统论文

在线考试系统论文考试管理系统论文-随机数在智能考试信息系统中的应用试卷自动生成系统是计算机辅助教学系统CAI(computer-aided instruction)的重要组成部分。

随着计算机普及,考试作为选拔人才、资格认证、等级确定的有效手段,正朝着自动化、智能化方向发展。

对于从事高校教学的教师来说,试卷自动生成系统可以减轻教师负担,避免重复工作,提高工作效率。

本系统从教学的实际需求出发,采用随机数模型的算法基础结合智能算法思想,在简单、稳定、易行的基础上,使组卷效率更高,系统冗余度更小,体现智能化。

一、随机数模型(一)随机数模型思想随机数应用范围广泛,可用于信息安全中的加密算法、安全口令,仿真,集成电路测试等。

随机数的产生分为两种:一是通过软件或数字电路实现一种确定性算法,这种输出序列是确定的,称为伪随机序列;另一种是通过一些特殊的物理现象或电路结构,如电磁辐射,热噪声等方法产生。

我们开发的智能考试信息系统ICAI-Test,采用第一种方法构造了随机模型,根据学生的答题情况,利用随机数产生不同试卷。

计算机生成的随机数必须满足下列要求:分布的均匀性,即尽可能地接近U(0,1)分布;统计上的独立性;产生随机数的速度足够快,以节省机时;应有足够的周期,即在其达到重复(循环)之前,能生成足够多的随机数;占用计算机的内存尽可能地少。

(二)随机数模型实现本系统的测试模块主要是以题库为基础的自动试卷系统,用Excel2005存储题库。

实现判断题、单项多项选择题和填空题的在线自动答题、改卷;并将学生的错误答案记入数据库。

从题库中随机抽取试题的算法,大致分为三步:Setp1.获取试题库试题总数,然后生成一个1~N的阵列,(设试题总数为N)。

Setp2.生成随机数,将这个矩阵打乱。

Setp3.按顺序取出阵列中的题目。

设题库总数为10,要抽取出5条题。

设原来题库阵列为A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,…A10。

浅析网络考试系统的关键技术与实现

浅析网络考试系统的关键技术与实现
面作答 ,而通 常题型 为三 种客 观试题 , 选 取是 从单 选 、多 选及判 断 这三种 极其 相似 的选题 策 略 中进 行 , 选题 根据 指 定组卷 规 则并在 避免 出现 相 同试 题 的基础 上 随机生 成 , 系 统会 同时 记载各 考生 完成 过 的试 题 , 以防 出现 抽题 抽 出与 之前相 同的试题 。 网络考试系统的动态组卷模块中, 试卷 的随机 生成 有不 同算 法 , 参考 其他 计算 方法 并结合 实 际情
组 卷模块 设 计 中部 分 关键 技 术 实现 。 关键 词 :网络考 试 系统 ;关键技 术 ;实现
中图分类号:T P 3 0 1 — 4
文献标识码 :A
文章编号:1 0 0 7 — 9 5 9 9 ( 2 0 1 3 ) 0 1 — 0 2 0 8 — 0 2
模块进 行 阅卷 并完成 成绩 统计 。
摘要 :随着教育改革的不断深入以及校 园网建设的 日趋成熟,教育方式正面临着一场 巨大的变革,网上授课、网上 考试等全新的教学模式,将整个教育界带进 了一个新的时代 。在线考试所占的比重越来越大,而 自动组卷技术是在线考 试的关键。 在 线考试对学生在课堂上知识 的补 充与检验起着不可忽视的作 用, 并且可以将教师从庞 大的阅卷工作中解放 , 更好 的将精力投入到备课中。本文简要介绍 了网络考试系统的题库 系统的设计,以及考试系统模块的开发,着重讨论 了
况需要,本文 中网络在线考试系统的随机抽题算法设计 为: 根据 试题 信 息表确 定 出卷规 则 , 基 于规则 进行 试题 的 随机抽取并将抽到试题置于试卷表中, 并显示于客户浏览
器上供 学 生作答 , 而 为了避 免抽 取重 复 , 可标 注 已抽 出试 题 , 并做好 试题 标答 记录 , 以实现 自动 阅卷模 块 的运 行 , 还应根据实际情况设置考试时间。 ( 2 ) 定时 自 动交卷模块。 系 统 定 时 自动 交 卷模 块 中的计 时器 总 时 间为 设置 好 的 考 试 时 间,在考 试登 录 的同 时启动 ,时 间信息会 在考 生答 题 过 程 中显 示于 计算 机屏 幕上 ,且 系 统会 在考 试结 束前 1 0 分钟提醒考生 ,并在考试时间结束后发一条信息给学生 端 , 除提交 按钮 外 的其他 按钮均 转 为 F a l s e 状 态 , 以防 考 生在 考试 结束后 仍在 答题 , 并 由系 统 自动提交 考生 未提 交

组卷中的随机抽取算法分析与实现

组卷中的随机抽取算法分析与实现
维普资讯
20 07年 4月 第2 4卷 第 2期
枣 庄 学 院 学 报
J OURNAL OFZAOZ HUANG U 7 r2 0 V 12 o . 4 N0. 2
组卷 中的 随机 抽 取 算 法 分 析 与 实现
[ 收稿 日期 ]0 7—0 —1 20 1 2 [ 作者简介 ] 目海( 9 5一) 男 , 李 16 , 山东定 陶人, 枣庄学 院计算机科学系教授 , 主要从事算 法研究

3 ・ 9
维普资讯
枣庄 学 院学报
2O 第 2 O7年 期
s(s 表 示 存 放 第 f f) s份 试 卷 的 集 合 . 那 么 , 试 题 库 w 中 随 机 抽 取 K 个 满 足 条 件 T( s 的 试 题 , 组 合 成 第 f 从 f) 并 s份 试 卷 的 问 题
问题 . 章 [ 讨 论 了 三 种 组 卷 算 法 , 都 是 以 试 选 为 基 础 , 脱 不 了低 效 和 可 能 失 败 的 困 扰 ; 文 6] 但 摆 在[ 2][ 3][ 中 , 是 提 出 了 一 些 简 单 的 试 题 库 模 型 , 没 有 解 决 给 出 这 类 复 杂 问 题 方 法 ; 4] 只 并 为 解 决 这 类 问 题 , 文 提 出 “ 中 即 淘 汰 ”的 思 想 , 过 使 用 数 据 库 的 过 滤 技 术 , 被 选 中 的 试 题 本 选 通 使 自动 隐 藏 , 而 使 余 下 的 抽 取 操 作 仅 在 没 有 抽 取 过 且 符 合 条 件 的 题 目 中 进 行 , 样 不 仅 大 降 低 进 这
解 决 . 章 [ ] 5] 给 出 数 据 库 系 统 模 型 的 基 础 上 , 出 了 几 种 组 卷 方 法 , 这 些 方 法 并 没 有 文 1[ 在 提 但

试题库中自动组卷的算法及试卷测评策略

试题库中自动组卷的算法及试卷测评策略
维普资讯
第2 卷 7
VO127 .
第 1 期 6
NO 1 . 6
计 算 机 工 程 与 设 计
Co p t rE g ne rn n sg m u e n i e g a d De i n i
20 年 8 06 月
Aug .20 6 0
状态链 表 的随机抽题 算 法 , 实现 了快速 组卷 过程 。基 于该组 卷 方式 , 绍 了试 卷 的 4个主要评 测指 标 。最后给 出了具体 实例 介 加 以论 证 。该算 法 已经 成功应 用 于实 际网络考 试 系统 中。 关键 词 : 网络考试 系统 ;难度 级别 ;评 标; 正态 分布; 状 态链 表 中图法分 类号 : P 1 T 39 文献标 识码 : A 文章 编号 :0 07 2 20 ) 632 —4 10—04(0 6 1—040
Al o i mso t maia l e e ai gt s a e aa a ea dsr t ge g r h f u o t l g n r t t p r n d tb s n tae is t a c y n e p i
o - e s rn a e rm a u i g p p r
Z ENG , RAN h n , GUO n -i Yi Z o g Yo g l n
( olg f mp trS i c n n ie r g C l eo e Co ue ce ea dE gn e n ,Ch n qn iest,Ch n qn 0 0 4 n i o g igUnv ri y o g ig4 0 4 ,Chn ) ia
试题库中 自动组卷的算法及试卷测评策略
曾 一 , 冉 忠 , 郭永林
( 庆 大学 计 算 机 科 学与 工程 学 院, 重庆 4 0 4 ) 重 0 0 4

随机方法有哪些

随机方法有哪些

随机方法有哪些随机方法是一种重要的数据分析工具,它可以帮助我们在研究和实践中进行随机抽样、随机模拟和随机生成等操作。

在统计学、计算机科学、运筹学等领域都有着广泛的应用。

下面我们来介绍一些常见的随机方法。

首先,我们来谈谈最常见的伪随机数生成方法。

在计算机中,我们通常使用伪随机数生成器来生成随机数。

伪随机数生成器是一种能够产生看似随机的数列,但实际上是通过确定性算法计算得到的数列。

常见的伪随机数生成方法包括线性同余发生器、梅森旋转算法等。

这些方法能够生成高质量的伪随机数,满足我们在模拟实验和随机抽样中的需求。

其次,我们来介绍一些常见的随机抽样方法。

在统计学中,我们经常需要进行随机抽样来获取样本数据。

常见的随机抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

简单随机抽样是最基本的抽样方法,它能够保证每个样本有相同的概率被抽中。

而分层抽样则是根据总体的层次特征进行抽样,能够更好地反映总体的特点。

整群抽样则是将总体分为若干相似的群体,然后随机抽取部分群体作为样本。

这些方法能够帮助我们获取具有代表性的样本数据,从而进行有效的统计推断。

此外,随机模拟也是一种重要的随机方法。

在实际问题中,我们经常需要进行随机模拟来评估风险、优化决策等。

常见的随机模拟方法包括蒙特卡洛方法、拉斐尔抽样、马尔可夫链蒙特卡洛等。

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,能够帮助我们估计复杂系统的性能指标。

拉斐尔抽样则是一种用于多维概率分布的随机抽样方法,能够帮助我们生成多维随机变量。

马尔可夫链蒙特卡洛是一种基于马尔可夫链的随机模拟方法,能够帮助我们对复杂系统进行蒙特卡洛模拟。

最后,我们还需要了解一些常见的随机算法。

在计算机科学中,随机算法是一种利用随机性来解决问题的算法。

常见的随机算法包括随机快速排序、随机搜索算法、随机化算法等。

这些算法能够帮助我们在解决一些复杂的计算问题时,提高算法的效率和性能。

总的来说,随机方法在数据分析和计算领域有着广泛的应用。

MonteCarlo(蒙特卡洛算法)算法

MonteCarlo(蒙特卡洛算法)算法
1、用此方法模拟某一过程时,需要产生 各种概率分布的随机变量。 2、用统计方法把模型的数字特征估计出 来,从而得到实际问题的数值解。
用Monte Carlo 计算定积分
考虑积分
I
x 1exdx,
0
0.
假定随机变量具有密度函数
fX (x) ex,

I E( X 1).
用Monte Carlo 计算定积分-
2
2
T
T
Monte Carlo 模拟连续过程的欧式 期权定价-
均匀分布
R=unidrnd(N),-产生1到N间的均匀分布随 机数
R=unidrnd(N,n,m),产生1到N间的均匀分布 随机数矩阵
连续均匀分布
R=unifrnd(A,B) -产生(A,B)间的均匀分布随 机数
R=unifrnd(A,B,m,n)产生(A,B)间的均匀分布 随机数矩阵
Matlab 的随机数函数-
正态分布随机数
R=normrnd(mu,sigma) R=normrnd(mu,sigma,m) R=normrnd(mu,sigma,m,n)
特定分布随机数发生器 R=random(‘name’,A1,A2,A3,m,n)

a=random(‘Normal’,0,1,3,2) a=
基本思想和原理
基本思想:当所要求解的问题是某种事件出现 的概率,或者是某个随机变量的期望值时,它 们可以通过某种“试验”的方法,得到这种事 件出现的频率,或者这个随机变数的平均值, 并用它们作为问题的解。
原理:抓住事物运动的几何数量和几何特征, 利用数学方法来加以模拟,即进行一种数字模 拟实验。
实现从已知概率分布抽样
构造了概率模型以后, 按照这个概率分 布抽取随机变量 (或随机向量),这一 般可以直接由软件包调用,或抽取均匀 分布的随机数构造。这样,就成为实现 蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段,这 也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原 因。

OES在线考试系统关键技术的研究与实现

OES在线考试系统关键技术的研究与实现

本栏目责任编辑:谢媛媛软件设计开发OES 在线考试系统关键技术的研究与实现陈岳欣,蔡柳萍(广州理工学院计算机科学与工程学院,广东广州510540)摘要:OES 在线考试系统是一个以高校为背景构建的在线考试系统,意旨为高校提供一套完整的权限化校园在校考试解决方案,以此降低出卷成本,提高阅卷效率,展现教学公平性、教研科学性,实现教育智能化。

系统包含在线考试、成绩分析、试题与试卷的信息维护、权限指派等功能,实现了整个考试过程的自动化控制和数据信息化、权限化管理。

随机抽题组卷(丰富的组卷方式)、每次进入随机刷新试题顺序、主观题辅助评分并且可由老师复查主观题给出最终分数是本系统的三大创新点。

该文针对在线考试系统的三大创新点进行了深入的研究和分析,最终实现的系统具备高可用、细粒度交互、高效率等诸多优势。

关键词:权限化;随机组卷;辅助评分;高可用中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2020)36-0092-03开放科学(资源服务)标识码(OSID ):1系统介绍一个符合现代化市场需求的在线考试系统,不仅要有完善的权限管理和过程控制以体现在线考试的优势,同时还要体现关键技术点和系统性能优化,诸如智能评分、多样化随机组卷和系统高可用性等。

可靠的权限管理可以有效限制不同角色用户的系统模块操作权,并且细化到对具体功能的使用;自动评分利用数学运算带来高效准确的分数计算,同时利用相似系数算法辅助主观题评分结合复查功能,可以充分发挥算法便捷性以提升教师阅卷效率;难度可控、题型可控的随机组卷功能可以让教师组合出的试卷不但类型多种多样,难度也分布适中;在高可用软件架构的加持下,充分利用服务器与中间件的资源,提高考试排队效率,让更多用户可以稳定地加入考试中来。

OES 在线考试系统正是以以上需求为基准进行功能规划和设计的。

1.1开发技术OES 在线考试系统开发流程包含服务端开发和前端页面开发。

服务端使用Spring Boot 作为主体支撑框架,内置丰富的WEB 开发控件、数据交互组件和工具类库,以此作为服务基础能力提供者,数据访问层使用MyBatis 轻量ORM 框架,实现服务层的数据读写,这两个重要应用技术的结合是实现高可用架构的前提之一;数据库使用MySQL 进行用户数据持久化和基于Redis 实现的分布式会话存储与相关数据二级缓存功能。

网上考试系统中随机抽题算法研究

网上考试系统中随机抽题算法研究

费 在 单 机 的 时 候 并 不 明 显 , 在 B S模 式 或 c s模 式 下 , 但 / / 机 器 越 多 速 度 越 慢 。为 了解 决 重 复 抽 题 , 免 试 题 抽 取 过 慢 , 避 可 采 用 分 段 法 、 类 法 和 分 类 分 段 结 合 法 。 实 现 随 机 抽 题 分 的 首 要 条 件 是 获 取 符 合 要 求 的 随 机 数 , 是 影 响 生 成 试 卷 这 质量好坏 的重要 因素 。
现 技 术 , 细 说 明 了随 机 抽 题 算 法 的 具 体 流 程 。 详 关 键 词 : 线 考 试 ; 机 函数 ; 机 抽 题 在 随 随 中图分类 号 : TP 文献标 识码 : A 文 章 编 号 :6 23 9 ( 0 0 1—3 50 1 7 —1 8 2 1 ) 90 3 —2
随 着 计 算 机 网 络 技 术 的 快 速 发 展 和 广 泛 应 用 , 上 考 网 试 作 为 一 种 新 的 考 试 形 式 , 提 高 工 作 效 率 、 进 教 考 分 在 促 离 、 享 考 试 资 源 等 方 面 具 备 独 有 的 优 势 , 在 得 到 越 来 越 共 正 多 的 教 育 培 训 机 构 的青 睐 。在 网 上考 试 系 统 中 能否 实 现 满 足 要求 的随 机 抽题 组 卷 功 能 是 决定 系 统 优劣 的一 个关 键 因素 。
2 1 选 择 随 机 数 生 成 算 法 的 考 虑 因 素 . 211 分 布均 匀 . .
生 成 的 随 机 数 是 进 行 随 机 抽 题 的 主 要 依 据 。考 试 系 统 的 试 题 库 中 一 般 都 会 有 数 量 较 多 的 各 类 试 题 , 题 算 法 必 抽 须 保证 试题 库 中的每道 试题被 抽 到 的概率 是 相 同的 。所 以 和 所 占分 值 由 出题 人 员 在 系 统 中设 置 。 假 设 题 目包 括 判 断 生 成 的 随 机 数 必 须 符 合 均 匀 分 布 。 题 、 择 题 和 问 答 题 。此 处 可 以暂 定 各 种 题 型 数 量 的 为 : 选 选 2 1 2 生 成 速 度 快 .. 择题 6 0道 , 题 1 , 6 每 分 共 O分 ; 断 题 为 2 判 O道 , 题 1分 , 每 由 于 网 上 考 试 系 统 是 考 生 在 网 络 环 境 下 通 过 浏 览 器 实 共 2 O分 ; 答 题 为 4道 , 道 5分 , 2 问 每 共 O分 。 总 分 为 10 现 考 试 , 要 为 每 位 考 生 实 时 生 成 满 足 要 求 的 试 卷 , 0 需 因此 要

控制随机抽中几率[C#Random]

控制随机抽中几率[C#Random]

控制随机抽中⼏率[C#Random]前⾔关于这个算法也许(肯定)已经被发明,但是我、我⾝边的朋友在这之前是不知道也没能想出来的,如果你不知道的话,那么也包括你了: )在这个范围内被⾸次提出应该算是“发明”的!!增加、减少随机抽中⼏率——我的好朋友在三年前想到的⼀个算法,我现在拿出来发扬光⼤。

此算法可⽤于题库随机抽题、赌博机控制出彩率,甚⾄俄罗斯⽅块等游戏,有⼴泛的⽤途!也希望能帮得到你!强调在随机的基础上增控制抽中⼏率,注意随机性!!正⽂⼀、⽂字解说:为待随机抽取的集合每个项加⼀个权值,这个权值就是随机⼏率,⽐如正常被抽正的⼏率为1,那么将希望被抽中⼏率更⼤的项的权值设置为3或5,然后随机抽取集合中的项,并将随机数乘以每个项对应的权值,然后排序!!提取前N个项即可!⼤家可以发现权值更⾼被乘之后有更⾼⼏率排在前⾯⽽被抽中,如果将权值设为0将永远也不会被抽中!⼆、应⽤场景:1. 随机抽题:如果题A去年考过了,那么我希望今年出现的⼏率更⼩或者不出现,那么我将题A的权值设置为0,这道题将在以后的考试随机抽题中永远不会被随机抽中;⽽另外题B是本院今年模拟考试中的⼀道题⽬,我将这道题权值增加到5,根据算法,那么这道题⽬在下次随机抽题抽中率将⽐普通题⽬提⾼数倍!2. 赌博机:⼤家知道游戏厅⾥⾯的赌博机是可以调的,被⼈调了之后出彩率明显提⾼或者降低,我觉得本算法适合解释。

假设赌博机有24个赌项可供选择,分别是A-Z各个字母,按正常⼏率的话每个项的权值都是1,调机师可以通过动态改变权值来达到提⾼或降低中奖率。

假如你投三个币,分别选了A、B、C,赌博机根据调机师的设置动态改变了A、B、C的权值,让灯转3-4圈后更⼤的⼏率停留在这三个选择中奖⾦较少的⼀个。

3. 俄罗斯⽅块:⼤家在打QQ俄罗斯⽅块对打的时候,有时候明显感觉堆得越⾼,出的东西反⽽不顺意,我觉得本算法也可以达到这个效果。

计算机能算得出下⼀个最优⽅案是出条还是出⾓最好,所以可以通过调整权值来打破平均出现的⼏率来达到这个⽬的!......三、代码实现(C#实现):RandomController.cs//========================================================================//// 作者:⼩唐// 邮箱:over140@// 博客:/// 时间:2009-2-10// 描述:控制随机抽中⼏率。

2-2随机抽取问题

2-2随机抽取问题
contestlist.appendItem("微信")
contestlist.appendItem("雾霾")
contestlist.appendItem("人工智能")
contestlist.appendItem("二维码")
contestlist.appendItem("虚拟现实")
contestlist.appendItem("3D打印")
contestlist.appendItem("物联网")
contestlist.appendItem("网络爬虫")
randSelect(stulist,contestlist) #调用随机抽取函数
课堂小结:
通过本节学习我们理解线性表解决随机抽取问题的方法。理解随机抽取问题的概念和实现过程。体会线性表在问题解决中的作用和意义。
教学方法
讲授法,演示法,问题情境教学法
学习方法
自主探究法,讨论学习法
教学过程
个别化教案
一、考勤
二、课前小测评:线性表的概念和特征
三、导入:生活中总有我们意想不到的惊喜。欢欢学校要举行幸运抽奖活动,被抽中的小朋友将成为“幸运之星” 让我们一起来设计随机抽取小程序吧。
新课内容:
学校组织的每一届趣味知识竞赛活动,都会吸引大批同学参加。 在竞赛活动过程中,通过随机抽取幸运观众并随机抽题答题赢礼物的 环节更是将整个竞赛活动推向高潮。 本节围绕“趣味知识竞赛”项目展开,通过项目活动了解随机抽 取问题,学习利用线性表解决随机抽取问题,体会数据结构在解决问 题中的作用和意义。本节主要包含“体验随机抽取”和“编程实现随 机抽取”两个任务。
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为了便于说明问题,文中提供的代码中的变量pd为从题库中要抽取出来考试的试题数量,数据库表名与字段名我都使用了中文,并仅以判断题为例。

算法一由于不知道如何实现从题库中随机抽取试题的sql语句,我在网上下载了几个免费的考试系统进行研究,找到了第一种算法,其思路为先将数据库中所有数据读出,获得试题的总数后,生成一个1~(试题的总数-考试的试题数量)之间的随机数,然后从这里开始读出数据:<% set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount ’取得试题总数randomize ’初始化随机数种子值n=fix((mycound-pd+1)*Rnd+1)rs.move n ‘指针移到n这个随机数这个位置for i=1 to pdsession("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><% rs.movenextnextrs.close%>这种算法基本上可以实现随机抽取试题,并让每个学生的试题和每一次刷新以后的试题都不相同,但是它的最大不足在于试题的先后顺序总是相同,特别是题库中试题不多的时候,学生几乎可以用背答案方法来应付考试了。

虽然可以通过改变数据的排序方式来改变试题的先后顺序,但变化总是不大。

算法二第二种算法的思路很简单,就是不断生成1~题库中的试题总数之间的随机数,然后到数据库中读取这条记录,直到满足考试的试题量为止。

<%set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount ’取得题库中的试题总数rs.closefor i=1 to pdrandomizesid=int((mycound +1)*rnd+1) ‘生成1~题库中的试题总数之间的随机数set rs=conn.execute("select * from判断题where id="&sid)while rs.eofrandomizesid=int((mycound +1)*rnd+1)set rs=conn.execute("select * from判断题where id="&sid) ‘如果数据库中找不到这条试题,就继续生成随机数读取试题。

wendsession("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案<tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><%next%>这种算法应该是真正意义上的随机抽取试题,但是遗憾的是如果在题库中题量不多的情况下,很容易会在数据库中读取重复的试题,如果再使用一个变量来储存已经读取过的试题id来解决试题重复的问题,算法就过于繁琐,是很不可取的。

算法二补充:第二种算法的思路很简单,就是不断生成1~题库中的试题总数之间的随机数,然后到数据库中读取这条记录,直到满足考试的试题量为止。

当时我认为这种算法应该是真正意义上的随机抽取试题,但是遗憾的是如果在题库中题量不多的情况下,很容易会在数据库中读取重复的试题,虽然也可以再使用一个变量或数组来储存已经读取过的试题id来解决试题重复的问题,算法就过于繁琐。

为此,我片面地认为不可取的。

其实用一个变量或数组来储存已经读取过的试题id,在算法上并不繁琐。

<%写一个生成随机记录的函数Function rndtest(m_count,r_count) ’’参数m_count为试题总数,r_count为要读出的试题数dim x,st,ii=0do while i>=r_countrandomizex=fix(rnd*m_count)+1 ’’产生1~m_count的随机数if not instr(st,x)>0 thenst=st&x&"," ’’用,分割i=i+1end ifif i>=m_count then exit do ’’如果m_count小于r_count将出现死循环,于是判断并跳出循环looprndtest=stend functionset rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound =rndtest(rs.Recordcount, pd) ’取得题库中的试题总数testcound=split(mycound, "’")for i=0 to UBound(testcound)rs.absoluteposition=matrix(i) ‘把记录指针移指向第testcound (i)条记录session("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option value=False>错</option></select> </td></tr><%next%>算法三由于第二种算法容易造成试题重复,为了避免系统产生重复的随机数,我试着将题库中试题总数均分为kp个范围,让每个范围个产生一个随机数,这样就有效地避免了随机数重复。

<% set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount ’取得试题总数for i=1 to pdrandomizetemp=fix((fix(rs.Recordcount/pd)+1)*rnd+1) ‘生成1~题库试题总数除以试卷试题数之间的随机数rs.move temp ‘指针移到随机数位置session("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><%nextrs.close%>这种算法能够有效地解决了算法一和算法二的不足,既做到了随机抽取试题,又做到了试题不重复。

但是仔细一想还是存在不足:就是题库中的每一道试题出现的概率不相同,这样就显得不科学了。

因为kp次都产生大数字的概率是不大了,这样排在后面的试题出现的机会就很小了。

算法四算法四是我最后的研究结果,其算法分为三步:Setp1、获取试题库试题总数,然后生成一个1~试题总数的阵列。

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