智能组卷系统中的组卷策略研究
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新型组卷策略的研究与实现
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基于改进遗传算法的智能组卷系统研究
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ｍａｎａｎｎ ｔ ｔｇ ．Ｔ ｅ ｅｔ ｇ ｋ ｏ ｅｇ ｉ ｍｓ ａｅ ｄｕｔｄ ｂ ｆｒ ｅ ｅａｉｇ ｔｅ ｔｓ ｐ ｐｒ ｈｓ ｌｏｉ ｍ ｆ ｃｍｐ ｓ ｇ ｔｓ ｉｔｉｉｇ ｓ ａｅｙ ｈ ｔ ｉ ｎ ｗｌ ｅ ｔ ｒ ａｊｓｅ ｅｏｅ ｇ ｎｒｔ ｈ ｅｔ ａｅ．Ｔ ｉ ｇ ｒｈ ｏ ｏ ｏｉ ｅｔ ｒ ｓｎ ｄ ｅ ｎ ａ ｔ ｎ
０ 引言
要 求 的、 高质 量的试卷 。影响组 卷质量 的主要 因素 为 ： 数据 的
模 解 知识 在智能组卷系统的开发中， 如何保证生成的试卷能最大限 不精确性 、 糊性 、 的多样 性 、 的特征 性等 。智能组卷系 统至少应 具有 以下功能 ： 随机产生指 标要求相 同 、 ①可 但题 目 度地满足用户的需要 ， 并具有随机性 、 科学性 、 合理性 ， 是现实 中 按 的—个难点。选择一种高效 、 科学、 合理的算法是智能组卷的关 内容或顺 序不 同的试卷 。②可按章 节 、 题型 确定考试 内容 ； 试卷 的各章节所 占的分数 比例一般 应与教 学所用 的时间成 正 键。当前具有代表性的组卷算法有优先权策略、 弱并行策略、 误 但 差补偿策略 、 随机抽题法及 回溯试探法等ｕ 。以上各种算法各 比 ， 用户也可根据需要改变分数 的比例。③可根据大纲要求 考试对象或考试 时间的不 同设定试题难度 。④试题 的 有其优点 ， 但是 ， 题库规模较大和组卷指标复 杂时 ， 当试 这些算 的不 同、 覆盖 面要广 ， 点要分布 合理 ， 考测 考查 内容 要有代表 性 。⑤ 可 法在组卷质量和组卷速度方面 ， 以达到令人满意的效果 。 都难 遗传算 法是模拟 生物 在 自然环 境 中的遗传和进 化过程 而 根据考试的 目的和类型确定试卷的题类和题型比例。 根 据组卷 系统 的特 点和 功能 要求 ， 我们 应用矩 阵理 论 方 形成 的一种 自适 应全局优 化概率搜 索算法 ， 具有 并行性 、 用 通 并研 究其特 点 。一般 用 户在智 能 性 、 局优化性 、 全 稳健 陛、 作性和简单性等特点 。遗传算 法是 法 建立 一个控 制状 态空 间 ， 操 如 平 通过在 代与 代之 间维持 由潜在解 组成 的种 群来实 现多样性 和 组卷 时会对 试卷的质 量提 出多方 面的要求 ， 总题量 、 均难 题 章节 比例 、 重点章节 比例 、 知识点 的交叉 与综合 全局搜 索的 。遗传算 法的群体搜 索策 略为多 目 优化提供 了 度 、 型比例 、 标 智 在 较 好的解 决方 案 。近年 来 ， 遗传算 法用 于解 决智 能组卷 问 将 等 ， 能组卷就 应最大程 度地满足 用户的要求 。为此 ， 组卷 之 前 ， 们首 先为 智能组 卷过 程建 立与控 制指 标相 应的状 态 我 题， 取得了很好的进展 。但在处理智能组卷 中的知识点重 复 、 期收敛速 度慢 、 后 多个约 束条件之 间的 冲突 等方面仍 无法 达 到理 想效果 。本文给 出了一种基 于矩阵编码的组卷算法 ， 并 改 进了遗传 算子 ， 卷前调整 试卷知识 点的分 布 ， 组卷算 在成 使 法在不 同的要求下都能得 到较为满意 的效果 。
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０ 引言
要 求 的、 高质 量的试卷 。影响组 卷质量 的主要 因素 为 ： 数据 的
模 解 知识 在智能组卷系统的开发中， 如何保证生成的试卷能最大限 不精确性 、 糊性 、 的多样 性 、 的特征 性等 。智能组卷系 统至少应 具有 以下功能 ： 随机产生指 标要求相 同 、 ①可 但题 目 度地满足用户的需要 ， 并具有随机性 、 科学性 、 合理性 ， 是现实 中 按 的—个难点。选择一种高效 、 科学、 合理的算法是智能组卷的关 内容或顺 序不 同的试卷 。②可按章 节 、 题型 确定考试 内容 ； 试卷 的各章节所 占的分数 比例一般 应与教 学所用 的时间成 正 键。当前具有代表性的组卷算法有优先权策略、 弱并行策略、 误 但 差补偿策略 、 随机抽题法及 回溯试探法等ｕ 。以上各种算法各 比 ， 用户也可根据需要改变分数 的比例。③可根据大纲要求 考试对象或考试 时间的不 同设定试题难度 。④试题 的 有其优点 ， 但是 ， 题库规模较大和组卷指标复 杂时 ， 当试 这些算 的不 同、 覆盖 面要广 ， 点要分布 合理 ， 考测 考查 内容 要有代表 性 。⑤ 可 法在组卷质量和组卷速度方面 ， 以达到令人满意的效果 。 都难 遗传算 法是模拟 生物 在 自然环 境 中的遗传和进 化过程 而 根据考试的 目的和类型确定试卷的题类和题型比例。 根 据组卷 系统 的特 点和 功能 要求 ， 我们 应用矩 阵理 论 方 形成 的一种 自适 应全局优 化概率搜 索算法 ， 具有 并行性 、 用 通 并研 究其特 点 。一般 用 户在智 能 性 、 局优化性 、 全 稳健 陛、 作性和简单性等特点 。遗传算 法是 法 建立 一个控 制状 态空 间 ， 操 如 平 通过在 代与 代之 间维持 由潜在解 组成 的种 群来实 现多样性 和 组卷 时会对 试卷的质 量提 出多方 面的要求 ， 总题量 、 均难 题 章节 比例 、 重点章节 比例 、 知识点 的交叉 与综合 全局搜 索的 。遗传算 法的群体搜 索策 略为多 目 优化提供 了 度 、 型比例 、 标 智 在 较 好的解 决方 案 。近年 来 ， 遗传算 法用 于解 决智 能组卷 问 将 等 ， 能组卷就 应最大程 度地满足 用户的要求 。为此 ， 组卷 之 前 ， 们首 先为 智能组 卷过 程建 立与控 制指 标相 应的状 态 我 题， 取得了很好的进展 。但在处理智能组卷 中的知识点重 复 、 期收敛速 度慢 、 后 多个约 束条件之 间的 冲突 等方面仍 无法 达 到理 想效果 。本文给 出了一种基 于矩阵编码的组卷算法 ， 并 改 进了遗传 算子 ， 卷前调整 试卷知识 点的分 布 ， 组卷算 在成 使 法在不 同的要求下都能得 到较为满意 的效果 。
基于智能组卷策略的在线测试系统的研究与开发
张清 富
（阳江广播 电 大学 ，广 东阳江 ，５９０ 视 ２５０）
Ｉ 要ｌ针对 当前在 线测试系统存在 兼容性差 、安全性低 以及 组卷质 量差 的 问题 ，提 出基于ｗｅ 三层结构 的智 能 摘 ｂ 组卷 在线测试解决方 案。采 用ＵＭＬＹ具分析 与设计 系统 ，使用ＡＳ ＮＥ －ＡＪ Ｘ技术 开发系统 ，详细论述在 线测试 ＿ － Ｅ Ｔ￣ Ａ 个 环节 中的关键 技术实现 ，其 中重 点介绍一种基 于 自适应 遗传 算法的组卷算法。测试实验结果表 明，该 系统的运行 安
全 、稳定 ，组卷 的速度、质量较 高。 【 关键 词ｌ智 能组卷 ；在 线测试 系统 ；遗传 算法；ＡＳ ． Ｔ；ＡＪ Ｘ Ｐ ＮＥ Ａ
Ｉ 中图分 类号ｌＴ ３ １ ２ Ｉ Ｐ １． 文献标 识码ｌＡ Ｉ ５ 文章编号ｌ １０ —９６ （０２ ０ —００ —０ ０ ８ ７４ ２ １） ２ １５ ４
１ 用户 注册 ／ 录模 块 ： 户通过注 册 ， ． 登 用 可得
到用户名与密码 ， 经过管理 员的确 认方可 登录考试
系统 ， 用户角色 分为管理 员、 教师与 学生三种 ， 分别 具有不同的权限。 ２ ．网上测 试模 块 ： 统严格 控制测试 进程 ， 系 学 生必须在规定 的时间 内提交试卷 ； 生可登录系统 学
教育 信 息 化促 进 教 学模 式 的 改革 ， 突破 时 可
查询成绩。
空制约与提高教学评价效率的在线测试 ／ 考试信 息系统 的开 发与应用 已成 为教学评价 的发展方 向。 目前在 线测 试系 统普 遍存 在兼 容性 差、 安全 性低 、 难 于维护升级 以及 组卷效 率低等不足 ， 为此 本文研 究一个 基于 自适应 遗传 算法 的可 智能组 卷 的在线 测 试 系统 ， 用分层 的模块化 设 计， 采 使用 当前 先进 的 ＡＰＮＴ与 ＡＡ 技 术 实现 系统 ， Ｓ．Ｅ ＪＸ 并应用 于 《 数据 库 基础与应用》 课程 的教学测试。该系统安全性高 且 易 于维护 升级 ， 组卷 与 阅卷 速度 快 ， 轻教 师 的 减 负担 ， 省财 力与 人力 ， 节 为教学 评价 提供 一种 更准 确 、 时与公平 公正的方 式。 及
（阳江广播 电 大学 ，广 东阳江 ，５９０ 视 ２５０）
Ｉ 要ｌ针对 当前在 线测试系统存在 兼容性差 、安全性低 以及 组卷质 量差 的 问题 ，提 出基于ｗｅ 三层结构 的智 能 摘 ｂ 组卷 在线测试解决方 案。采 用ＵＭＬＹ具分析 与设计 系统 ，使用ＡＳ ＮＥ －ＡＪ Ｘ技术 开发系统 ，详细论述在 线测试 ＿ － Ｅ Ｔ￣ Ａ 个 环节 中的关键 技术实现 ，其 中重 点介绍一种基 于 自适应 遗传 算法的组卷算法。测试实验结果表 明，该 系统的运行 安
全 、稳定 ，组卷 的速度、质量较 高。 【 关键 词ｌ智 能组卷 ；在 线测试 系统 ；遗传 算法；ＡＳ ． Ｔ；ＡＪ Ｘ Ｐ ＮＥ Ａ
Ｉ 中图分 类号ｌＴ ３ １ ２ Ｉ Ｐ １． 文献标 识码ｌＡ Ｉ ５ 文章编号ｌ １０ —９６ （０２ ０ —００ —０ ０ ８ ７４ ２ １） ２ １５ ４
１ 用户 注册 ／ 录模 块 ： 户通过注 册 ， ． 登 用 可得
到用户名与密码 ， 经过管理 员的确 认方可 登录考试
系统 ， 用户角色 分为管理 员、 教师与 学生三种 ， 分别 具有不同的权限。 ２ ．网上测 试模 块 ： 统严格 控制测试 进程 ， 系 学 生必须在规定 的时间 内提交试卷 ； 生可登录系统 学
教育 信 息 化促 进 教 学模 式 的 改革 ， 突破 时 可
查询成绩。
空制约与提高教学评价效率的在线测试 ／ 考试信 息系统 的开 发与应用 已成 为教学评价 的发展方 向。 目前在 线测 试系 统普 遍存 在兼 容性 差、 安全 性低 、 难 于维护升级 以及 组卷效 率低等不足 ， 为此 本文研 究一个 基于 自适应 遗传 算法 的可 智能组 卷 的在线 测 试 系统 ， 用分层 的模块化 设 计， 采 使用 当前 先进 的 ＡＰＮＴ与 ＡＡ 技 术 实现 系统 ， Ｓ．Ｅ ＪＸ 并应用 于 《 数据 库 基础与应用》 课程 的教学测试。该系统安全性高 且 易 于维护 升级 ， 组卷 与 阅卷 速度 快 ， 轻教 师 的 减 负担 ， 省财 力与 人力 ， 节 为教学 评价 提供 一种 更准 确 、 时与公平 公正的方 式。 及
在线考试系统中组卷策略的研究
２组 卷原 则 （ ） 性 １通用 系统 应支
持要求各异的各种科 日题 好足尚未选过的 ，每选一道题就要与已选出的各 库的建 立 ，！成 较为 规范 ｉ ｊ 题 逐一 比较 ， 没已选 出了 Ｍ 题 ， 选下 一 题 时 ， 假 再 的试 卷 。（ ） ２ 简便 趔。 合 适 则需 比较 Ｍ 次 ， 不妨 设一 份 试卷 的总题 数 为 Ｎ 在 ， 最佳 隋况 下 ， 总的 比较 次数 为 ：，，， － ， 一 则 ０ １２ …Ｎ ２Ｎ 基 ｆ网络 的考 试系统 。 ３ （） 随 陡。在 给 ¨组卷指 标 选 题 ， ｝ 即达 到 厂智能 组卷 的效果 组卷 分 为手 组 １ Ｈ， ￣Ｈ－ １ １ 词复杂度 为 Ｏ Ｎ）这样 ， （ ， 就可保 证 下面算 法 中选择出来的试题编号都合法 。 后 ，系统 应 Ｆ动 实现各 种 卷和 自动 卷 两部 分 １ 指 标随 机组合 ，也 可按 照 ４１ 二 手］ 组卷 川 户 提交相 关 限制 条什 ， 【 ｈ系 ６算 法测 试 图 １ 卷子 系统 特 定指标 选择 特 定要求 的 统 根据 这些 条件圯 从 大的范 嗣 内调 ｛试 题 ，稍后 组 ｎ 我 对题 库 的 １０ ８０道题 目进行 ｒ反复抽 取 ， 组 题 Ｆ。４） ｌ。试题覆 盖 Ｉ 一 同 ・ 卷 麻 再于 工 通 过 复 选 按 钮 细 选 以 生 成 自己 所需 的 试 卷速度较快。并且在抽取试卷时，每题基本的题 １ （ 合理 生 ， 份试 有相 关联 的试 题 同时 出现 ， 保证 试 卷 的 性 。 卷 ， 应 即利用 现有 的 试题 库 ， 可编 制 出多 份 试卷 在 型、 分佰 、 章节 、 难度等一些参数可以自动匹配， 不 整 叮 另外 ，整卷的分恤和答案试卷 要符合常规指标 绚卷时，ｆ Ｌ以对所选的坶一 试 ｌ 题进 增删， 顺序进 需 要 人工 十预 ； 卷难 度存 最后 可 以进行 矫 正 ， （ ：Ｏ 如 １０分卷 面和 １０ 钟答 题时 间等 ）（ ） 变 行渊整， ２分 一５鹰 行可 白行规定各大（ ） 小 题分数和试卷的 得出满意的试卷，对于不同的约束条件可以分别 即 又 性。每次命题 叮根据实际教学情况对知识点 、 难 考试时问 完成纽卷后， 、 试卷存人数据库 同时 ， 向 另权 处理 ， 可 提高 速 度 ， 可 以强 调 熏点 约 束 度 、曾经 考过 的 试题 的 确 等参 数特 性进 干 相 试题库返 回信息刷新最终｝选 试题的时问． Ｅ 亍 应 ． ＝ｌＪ 意 的试 卷后 ， 后对 结果 进行 挑选 ， 制 ｝Ｉ满 ｝ｌ ｝ 最 控 应 的调整 ４ ． ２自动纰 卷 。自动组卷模 块 完全 由系统 自动 卷难度 。 ３组 卷 的约束 条件 按照“ 易 中一难 ” — 顺序 以 及川 户 选 择 的信 ，、灵 皂， 结 束语 ： 形成 一 份合理 的 斌卷 ， 键 在于题 库 关 组卷上的灵活多样和客观公正 ， 选择合 （） １唯一性约束 ： 一 同 套试卷内， 每题 只能出 活 、 地 ｛＿ 试题 库 的各类 试题组 成 试卷 试 系统选题 、 随机 １ Ｉ 驭 叮改变 ，利用 Ｖ — 理 的组 卷 策略 可 以使 存线 考 试 系统 的应用 达到 最 Ｂ 现 一 （） 次；２答案约束 ： 抽取的试题不能互为 案 ， 卷 内容 会随 着 库 巾试 题 的改变 『 如 Ａ题 的 题干 为 Ｂ题 的答 案 ；３总 分 约束 ： （） 试题 Ｓ ｒ ｔ 供的 Ｒｎ 数 Ｊ以 整 产生 随机数 ． ｃｉ 提 ｐ ｄ Ｊ 口 ． 件 的效 果 。 参考 文献 总分应与试 卷设定 一 ；４ 题型约束 ： 致 （） 考试题型 ５算法 分析 应 与教 师设 定 棚 符 ；５题 毋 约 ： （） 每种 题 型 的 题 ５ｌ式题的腑 ¨ ｛ ｊ 规则 的建 立 所 渭试题 的属 【 ｉ ｔｈｌＥ ｔｓｎ－ ｎｏｅｖｅ ． ｅＰ ｎ ｌ ｃ Ｍｉ ｅ１—ｅｔ ｇａ ｖｒｉｗＴ ａ — ”ｌ ｅ ｅ ． ｉ ｈ 指 道题在题型、 难度 、 时间和分值等方 ｄ ｎ Ｗｅ ｓｔ ｅ ｍ， ０ １ ｏ ｂｉ Ｔ ａ ２ ０． ｅ 量及 试 卷总题 量 应 教 师设定 一 致 ；６ 考 试时 间 性 ， 的是 一 （） 对 试 不 ２ １ 陈治平． 启发式遗传算法纽卷模型研究 约束 ： 指完成此试题需要的时问；７ 知识点约 ： 商所 具有 的基 本什 值 �
智能组卷策略的研究
自的优缺 点 以及 适 用性 ．
２ ． １ 随 机 法
随机 法在 组卷 中很 常见 ， 即根 据试 题库 中 的试题 属性 和数 量 ， 计算 机 调用 随机 函数从 试题库 中抽 取每一 道符 合 要求 的试题 ， 然后 加人 试卷 ， 循 环进行 直 到组卷 完成 作为 结束 ． 这是 最 常用 的一种组 卷算 法． 由于要考
摘
要： 考 试 系统 中 的组 卷 问题 是 一 个 受特 定条 件 约 束 的 多 目标 参 数 优 化 问题 ． 通 过 讨 论 对 比 当 前 流 行 的 组
卷算法 ， 包 括 随机 法 、 回溯 法 、 粒 子 群 算 法 和 遗传 算 法 各 自的 优 缺 点 ， 以期 找 到 最 大 程 度 地 满 足 用 户 的 需 求 ， 具 有 合
中的试 题类 型是 否 丰富 ， 各类题 型 所 占试 卷 比例是 否合 适 ； ５ ）试 卷是 否具 备 良好 的优劣 区分度 ． 依 据 以上 目标 ， 在线 考试 系统 采取下 列 步骤进 行组 卷． 首先 ， 在建设 试题 库 系统 时 ， 细化 试题 的属性 包括 难度、 区分 度 、 效 率度 、 信 用度 ， 对组 卷 的约束 条件进 行 预先设 计 ， 一般先 确定 章节 和考 点 的覆 盖 面 、 试题 的类 型、 用时、 试 卷难 度 ； 然后 ， 采用合 理 的组卷 算 法 ］ ２ ¨自动 也 更 高效 地 从试 题 库 中抽 取 一 定 的试 题 ， 确定 并 合 理调整 各试 题所 占分 值 ， 最后 合理 完成排 版 ．
如 果把 对所 有题 目的每一 项条件 都看 成是 局 部的约 束 ， 那 么所 有条 件 就组 成 了整 个试 卷 的全 局 性 的约 束 条
件． 为 了让 整个试 卷满 足 各项指 标 之间 的平 衡 ， 就 需 要协 调局 部 与 全 局 约束 ， 从而 ， 判 断哪 些 试题 可 以被 选
２ ． １ 随 机 法
随机 法在 组卷 中很 常见 ， 即根 据试 题库 中 的试题 属性 和数 量 ， 计算 机 调用 随机 函数从 试题库 中抽 取每一 道符 合 要求 的试题 ， 然后 加人 试卷 ， 循 环进行 直 到组卷 完成 作为 结束 ． 这是 最 常用 的一种组 卷算 法． 由于要考
摘
要： 考 试 系统 中 的组 卷 问题 是 一 个 受特 定条 件 约 束 的 多 目标 参 数 优 化 问题 ． 通 过 讨 论 对 比 当 前 流 行 的 组
卷算法 ， 包 括 随机 法 、 回溯 法 、 粒 子 群 算 法 和 遗传 算 法 各 自的 优 缺 点 ， 以期 找 到 最 大 程 度 地 满 足 用 户 的 需 求 ， 具 有 合
中的试 题类 型是 否 丰富 ， 各类题 型 所 占试 卷 比例是 否合 适 ； ５ ）试 卷是 否具 备 良好 的优劣 区分度 ． 依 据 以上 目标 ， 在线 考试 系统 采取下 列 步骤进 行组 卷． 首先 ， 在建设 试题 库 系统 时 ， 细化 试题 的属性 包括 难度、 区分 度 、 效 率度 、 信 用度 ， 对组 卷 的约束 条件进 行 预先设 计 ， 一般先 确定 章节 和考 点 的覆 盖 面 、 试题 的类 型、 用时、 试 卷难 度 ； 然后 ， 采用合 理 的组卷 算 法 ］ ２ ¨自动 也 更 高效 地 从试 题 库 中抽 取 一 定 的试 题 ， 确定 并 合 理调整 各试 题所 占分 值 ， 最后 合理 完成排 版 ．
如 果把 对所 有题 目的每一 项条件 都看 成是 局 部的约 束 ， 那 么所 有条 件 就组 成 了整 个试 卷 的全 局 性 的约 束 条
件． 为 了让 整个试 卷满 足 各项指 标 之间 的平 衡 ， 就 需 要协 调局 部 与 全 局 约束 ， 从而 ， 判 断哪 些 试题 可 以被 选
考试系统中的自动组卷算法分析与研究
关键词 ：考试 系统 ；组卷 ；算法 ；计算机辅 助教 学
Ａｎａ ｙ ｉ ａ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｌ ｓｓ ｎｄ ｓ ａ ｃ ｏｆ Ａｕｔ ｍ ａ ｉ ｓ Ｐａ ｒ Ｇ ｅ ｅ ａ ｉ ｇｏ ｉｈｍ ｉ Ｅｘ ｏ ｔｃ Ｔｅ ｔ ｐｅ ｎ ｒ ｔｏｎ Ａｌ ｒ ｔ ｎ ａｍｉ ｔｏｎ ｎａ ｉ Ｓｙ ｔ ｍ ｓｅ
计 算机 时代 ２ １ 年 第 ８ ００ 期
・ ３・ ４
考试 系统 中的 自动组卷算 法分析 与研 究★
王鹏 飞 ’ 智 明 ，贺 ，朱 铁樱 ’ （．浙 江广厦 建设 职业技 术 学 院信 息 与控 制工 程 学院 ，浙 江 东阳 ３２ ０ ；２ １ ２ １０ ．江西理 工大 学信 ｖ程 学院） ０＿ －
ｏ ｒｓ ｉｇ ｃ ｕｓｓ ｆｇａｐｎ ｏ ｒｅ，ｗｈｃ ｒｖｄ ｓｂ ｓ ｆｒ ｔａｈｎ ｅｏｍ．Ａｓ ａ ｐ ｒ ｏ ｏ ｕｅ－ｓｉ ｅ ｎｔ ｃｉｎ ｈ ｂｅｔ ｉ ，ｆｉ ｅｓ ｉｈ ｐｏ ｉｅ ａｉ ｏ ｅｃ ｉｇ ｒｆｒ ｓ ａｔ ｆ ｃｍｐ ｔｒ ｓ ｔｄ ｉｓ ｕ ｔ ，ｔｅ ｏｊｃｉ ｔ ａｒ ｓ ａ ｓ ｒ ｏ ｖｙ ｎ
摘 要 ：考试是教 学过程 中不可缺 少的重要 环节 ， 它可以检测教 学效 果和 学生对课 程 的掌握情 况 ， 为教学 改进提 供依
据 。作 为计算机辅助教 学的一部分 ， 算机 考试 系统 的客 观性 、 计 公正性 、 面性 正受到人们越 来越 多的关注。文章主要 全 分析并研 究了计算机考试 系统 中的 自动组卷算 法。
１ 组卷算 法分 析
自动组卷是 考试系统 自 动化操 作的核心 目标之一 ， 它要按 设计 ， 使得 由计算机所生 成的试卷达到专 家组 卷级 水平 。 自动 照教师 和教学 的要求 ， 把题 库 中的试题进行 灵活组 合 ， 来组成 组卷 系统 是实现 无纸化考 试 、 考试标 准化 与个 性化 、 程网络 多样 的试题 ， 远 并从 根本上避 免雷 同试卷 的出现 ； 而且还 要求试 学 习辅导与在线 测试等的基础 。组卷过 程中 ， 的难度分布 卷 中的试题虽然 不同 ， 试卷难易程度相 同， 试题 但 考查知识点相 同 ， 是否合理至关重要 ， 一份好 的试卷应该使考生 的成绩 大致呈正 试卷的结构也相 同。 计算机 自动从 试题 库 中选择试题 ， 组成符 态分布 。组卷算法应 该使 知识点的覆盖 范围全面 ， 分布合 合要 求的试卷 ， 难度 是计算机辅助 教学的重要环节 。如何保 证生成 理 ， 选 试题 符合 大 纲要 求 ， 分体 现 组卷 的 科学 性 与合 理 的试卷能 最大 限度地满足 用 户的不 同要求 ， 具有随机 性 、 所 充 并 科 性 。要想设计一份能够 比较全 面 、 准确地测试 出考生掌握 有关 学性 、 合理性 ， 实现 自动组卷 的一个难 点 。常见 的 自动组 卷 是 知识情况 ， 合教 育测量学上 的难 度 、 符 区分度 、 信度和效 度等指 算法 有以下三种 。
智能组卷系统的研究与实现
一
有 选 择题 、 空 题 、 错题 、 填 改 阅读 程 序 题 、 程 题 等 编
题 型 的 “ 学计 算机 文化 基础 ” 大 课程 则染 色 体编码
如图 １ 示。 所
＿
一
实验 用 计 算 机 为 ： Ｐ Ｉｔ Ｖ ２ ４ Ｃ Ｕ：ｎｅ Ｐ１ ． ＭＨＫ 内 ｌ
存 ：５ Ｍ： ２６ 硬盘 ：６ Ｇ： 作 系 统 ： ｎｏ ｓＸ 。实 １０ 操 Ｗｉｄｗ Ｐ
全卷 考试时 Ｔ＝∑ 口 间： 全卷区 分度： Ｄ＝∑ｓ ５ ／ 口 ３ 组卷 问题 的算 法设 计
３ １ 基 于 改进 遗传算 法 组卷模 型 的求解 ． （ ）种 群 的创建 １ 首先设 定试 卷 的题 型 比例 、 分 、 总 答题 时 间 和 知识 点 ， 规定 这几 种 因素 在 组 卷 中不 能 重复 ， 始 初
∑ （ ＋ × ０ 口 １）
收 稿 日期 ：０ ７年 １ ２０ １月 １ 日， 回 日期 ：０ ８年 １月 ３ 日 ９ 修 ２０
基金项 目： 湖南省 自然科学基金项 目（ 编号 ：３Ｊ ６ １ ） ０ ＪＹ ０７ 资助 ， 吉首大学校ห้องสมุดไป่ตู้科研项 目（ 编号 ：７ Ｄ ４ ） ０ Ｊ ０ ８ 资助 。
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矩 阵 中各个 属性 的约束 分 别 为 ：
知识 点 （ 试题 ） 一 张试 卷 中使 用 的 频 度 ｆ ＝ 在 ａ ａ ， ３， ，≤ 即一 道试 题 （ 或相 关知识 点 ） 在一 张试
卷 中被抽 中的次数 不 能大 于 ３次 。
有 选 择题 、 空 题 、 错题 、 填 改 阅读 程 序 题 、 程 题 等 编
题 型 的 “ 学计 算机 文化 基础 ” 大 课程 则染 色 体编码
如图 １ 示。 所
＿
一
实验 用 计 算 机 为 ： Ｐ Ｉｔ Ｖ ２ ４ Ｃ Ｕ：ｎｅ Ｐ１ ． ＭＨＫ 内 ｌ
存 ：５ Ｍ： ２６ 硬盘 ：６ Ｇ： 作 系 统 ： ｎｏ ｓＸ 。实 １０ 操 Ｗｉｄｗ Ｐ
全卷 考试时 Ｔ＝∑ 口 间： 全卷区 分度： Ｄ＝∑ｓ ５ ／ 口 ３ 组卷 问题 的算 法设 计
３ １ 基 于 改进 遗传算 法 组卷模 型 的求解 ． （ ）种 群 的创建 １ 首先设 定试 卷 的题 型 比例 、 分 、 总 答题 时 间 和 知识 点 ， 规定 这几 种 因素 在 组 卷 中不 能 重复 ， 始 初
∑ （ ＋ × ０ 口 １）
收 稿 日期 ：０ ７年 １ ２０ １月 １ 日， 回 日期 ：０ ８年 １月 ３ 日 ９ 修 ２０
基金项 目： 湖南省 自然科学基金项 目（ 编号 ：３Ｊ ６ １ ） ０ ＪＹ ０７ 资助 ， 吉首大学校ห้องสมุดไป่ตู้科研项 目（ 编号 ：７ Ｄ ４ ） ０ Ｊ ０ ８ 资助 。
ａ ２１
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Ｋｓ ＝
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…
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矩 阵 中各个 属性 的约束 分 别 为 ：
知识 点 （ 试题 ） 一 张试 卷 中使 用 的 频 度 ｆ ＝ 在 ａ ａ ， ３， ，≤ 即一 道试 题 （ 或相 关知识 点 ） 在一 张试
卷 中被抽 中的次数 不 能大 于 ３次 。
基于web考试系统的智能组卷算法的研究与实现
杨 洁 ，郭 喜凤 ， 冯 贵 良
（ 河： Ｉ Ｌ ： Ｉ Ｌ 方学院信息科学与工程学 院， 河北 张家 口 ０ ７ ５ ０ ０ ０ ）
摘 要 ：衡 量 一 份 试 卷 质 量 高 低 的主 要 因素 是 试 题 的覆 盖 范 围是 否 合 理 ，难 度 是 否 适 中 ， 区分 度 是 否 最 大 等 等 。随 着 计 算 机 技 术 的普 及 ，越 来 越 多 的学 校 采 用 智 能 组 卷 系 统 代 替 原 有 的教 师 手 工 组 卷 ， 实 现 了教 考 分 离 ， 因此 ，智 能 组 卷 成 功 率 也 成 为 大 家 关 注 的焦 点 。介 绍 了 目前 流 行 的组 卷 算 法 ，分 析 了各 种 算 法 的特 点 以及 不 足 之 处 ，结 合 组 卷 问题 的数 学 模 型提 出 了 分层 次 的 遗传 算 法 ，该 算 法 提 高 了 原 遗 传 算 法 的 局 部 收 敛 度 和 全 局搜 索
ＹＡＮＧ Ｊ ｉ ｅ， ＧＵＯ Ｘｉ — ｆ ｅ ｎ ｇ， ＦＥ ＮＧ Ｇｕ ｉ － ｌ ｉ ａ ｎ ｇ （ ｓ ｃ １ ￣ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｋ ｏ ｕ ０ ７ ５ ０ ０ ０ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
性。
关 键 词 ：智 能组 卷 ；遗 传 算 法 ；收 敛度 ；全 局搜 索
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ３ １ １ ． ５ ２ 文献 标 识码 ：Ａ Ｄ Ｏ １ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — １ ４ ９ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ０ ６
（ 河： Ｉ Ｌ ： Ｉ Ｌ 方学院信息科学与工程学 院， 河北 张家 口 ０ ７ ５ ０ ０ ０ ）
摘 要 ：衡 量 一 份 试 卷 质 量 高 低 的主 要 因素 是 试 题 的覆 盖 范 围是 否 合 理 ，难 度 是 否 适 中 ， 区分 度 是 否 最 大 等 等 。随 着 计 算 机 技 术 的普 及 ，越 来 越 多 的学 校 采 用 智 能 组 卷 系 统 代 替 原 有 的教 师 手 工 组 卷 ， 实 现 了教 考 分 离 ， 因此 ，智 能 组 卷 成 功 率 也 成 为 大 家 关 注 的焦 点 。介 绍 了 目前 流 行 的组 卷 算 法 ，分 析 了各 种 算 法 的特 点 以及 不 足 之 处 ，结 合 组 卷 问题 的数 学 模 型提 出 了 分层 次 的 遗传 算 法 ，该 算 法 提 高 了 原 遗 传 算 法 的 局 部 收 敛 度 和 全 局搜 索
ＹＡＮＧ Ｊ ｉ ｅ， ＧＵＯ Ｘｉ — ｆ ｅ ｎ ｇ， ＦＥ ＮＧ Ｇｕ ｉ － ｌ ｉ ａ ｎ ｇ （ ｓ ｃ １ ￣ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｋ ｏ ｕ ０ ７ ５ ０ ０ ０ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
性。
关 键 词 ：智 能组 卷 ；遗 传 算 法 ；收 敛度 ；全 局搜 索
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ３ １ １ ． ５ ２ 文献 标 识码 ：Ａ Ｄ Ｏ １ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — １ ４ ９ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ０ ６
题库智能组卷系统组卷功能说明
“题库智能组卷系统“组卷功能说明教师用户可以利用系统提供的智能出卷、标准化出卷、搜索出卷、知识点题数出卷、知识点题分出卷共五种方式进展出卷。
为了使生成的试卷更适合用户的要求，系统还提供了手工调整试卷功能。
试卷生成后如果没有到达教师期望的目的，还可以在“试卷修改〞页面中，进展手工试卷调整，包括试题添加、删除、更换，试题顺序调整，题型顺序调整和试题题分修改等多种手工修改试卷方式。
1.智能出卷智能出卷的根本思路是在用户提出的较为模糊和较少要求的情况下，高度智能化地生成满意的试卷。
智能出卷分四个步骤，下面将具体介绍其操作。
第1步设置试卷参数鼠标点击“智能出卷〞按钮，进入到智能出卷，如图1-1所示。
【说明】：“试卷名称〞是试卷的标题，默认为“未命名智能试卷〞，可以重新命名，也可以在试卷生成后再修改名称，但是试卷名称不得为空。
“试卷总分〞默认为100分，可以修改，总分可以限制在10～300分。
“出卷份数〞表示系统支持同时生成多份试卷。
“难易比例〞，试题库中每道题都有难度系数指标，难度系数即试题的失分率，分为易(0－25)、中(30－55)、难(60－100)三个等级。
试卷默认的易中难比例为5：3：2，此比例可根据教师的教学要求自行调整。
图1-1第2步选择试题围如图1-2所示：首先选择教材，然后在“选择考试围〞栏中选择考试的围，“全部容〞中显示了本教材中所有试题围，用鼠标点击“＋〞图标，可以翻开下面的章节的具体容，在用鼠标点击“+〞图标可以继续点开下面的容。
然后用鼠标点击要选择容前的图标，被选择的容前的选择框变为。
选择围确定后，点击下一步，进入下一步的设置。
图1-2第3步确定题型题分如图1-3，页面中显示了每个题型中拥有的试题数量。
在“出卷总分设置〞框中添加各题型分数，使“目前输入的试题总分〞与“试卷要求总分〞一样后，点击下方的“完成〞按钮，开场出卷。
【注】：不同学科看到的题型列表和题型对应的总题数会不同；即使同一学科，选择不同的选题围和试卷参数，也可能会有不同的题型和总试题数。
在线组卷策略的研究与设计
摘 要 ： 了解 决在 线培训 考试 系统 中多 目标 约束下 的组 卷 问题 ， 组卷过程 建立 了多 目标 约束 的数 学模 型 ， 为 对 采用 了基 于改
进 的 遗 传 算 法 的 智 能 组 卷 策 略 ，通 过 模 拟 生 物 种 群 演化 来 完 成 对 符 合 约 束 条 件 的 试 题 筛选 ， 同 时提 出 了二 次组 卷 分 发 策 略
计算 机 工 程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅ ｎ ｄ ｅｉ ２ １， ｏ ３， ｏ ２８ ｏ ｐｔ ｇ ｅｒ ｇ ｎ ｓ ｎ ｅＥ ｎ ｉ ａ Ｄ ｇ ０１ Ｖ １ ２ Ｎ ． １３ ． ６
在线组卷 策略 的研究与设计
贺 荣 ， 陈 爽
（ 北计 算技 术研 究所 ，北京 １０ ８） 华 ０ ０３
来保证 试卷 中试题 分布的 随机 性 。实验 结果表 明， 改进 的遗传 算法提 高 了算 法的收敛性 和搜 索能力， 应的 智能组卷策略提 相 高了多 目标约束 下组卷 的质 量和效率 ， 生成的试 卷能够 满足 用户 的需求 ， 二次组 卷分发 策略 保证 了在 线考试 的公 平性 。 关键 词： 能组 卷策略 ；遗传 算法 ；多 目标 约束 ；分发 策略 智 中图 法分类号 ： Ｐ １． Ｔ ３１ ２ ５ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号： ００７２ ２ １） ６２ ８ —４ ｌ０ －０４（０ １ ０．１３０ ＇
ｓ ｔｍ． ｙｓｅ
Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｅ ｉｅｔ ｌｏ ｔｍ ｏ ｏ －ｎ ｅ ｅａｎ ａ ｅ； ｇｎ ｔ ｌｏ ｔ ｙｗｏｄ ： ｎ ｌｇｎ ｇ ｒｈ ｆ ｎｌ ｅ ｎ ｒｔ ｇ ｐｒ ｅ ｅ ｃ ｇ ｒｈ ｔｌ ａ ｉ － ｇ ｉ ｉ ｐ ｉ ａ ｉ ｍ； ｍｕ ｉ ｂｅｔｅｔｃｉ ； ｄｓ ｂ ｔ ｎ ｔ ｔｇ ｌ－ ｊｃ ｒｓ ｉ ｏ ｔ－ ｏ ｒ ｔ ｎ ｉ ｒ ｕｉ ｒ ｅｙ ｔ ｉ ｏ ｓａ
进 的 遗 传 算 法 的 智 能 组 卷 策 略 ，通 过 模 拟 生 物 种 群 演化 来 完 成 对 符 合 约 束 条 件 的 试 题 筛选 ， 同 时提 出 了二 次组 卷 分 发 策 略
计算 机 工 程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅ ｎ ｄ ｅｉ ２ １， ｏ ３， ｏ ２８ ｏ ｐｔ ｇ ｅｒ ｇ ｎ ｓ ｎ ｅＥ ｎ ｉ ａ Ｄ ｇ ０１ Ｖ １ ２ Ｎ ． １３ ． ６
在线组卷 策略 的研究与设计
贺 荣 ， 陈 爽
（ 北计 算技 术研 究所 ，北京 １０ ８） 华 ０ ０３
来保证 试卷 中试题 分布的 随机 性 。实验 结果表 明， 改进 的遗传 算法提 高 了算 法的收敛性 和搜 索能力， 应的 智能组卷策略提 相 高了多 目标约束 下组卷 的质 量和效率 ， 生成的试 卷能够 满足 用户 的需求 ， 二次组 卷分发 策略 保证 了在 线考试 的公 平性 。 关键 词： 能组 卷策略 ；遗传 算法 ；多 目标 约束 ；分发 策略 智 中图 法分类号 ： Ｐ １． Ｔ ３１ ２ ５ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号： ００７２ ２ １） ６２ ８ —４ ｌ０ －０４（０ １ ０．１３０ ＇
ｓ ｔｍ． ｙｓｅ
Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｅ ｉｅｔ ｌｏ ｔｍ ｏ ｏ －ｎ ｅ ｅａｎ ａ ｅ； ｇｎ ｔ ｌｏ ｔ ｙｗｏｄ ： ｎ ｌｇｎ ｇ ｒｈ ｆ ｎｌ ｅ ｎ ｒｔ ｇ ｐｒ ｅ ｅ ｃ ｇ ｒｈ ｔｌ ａ ｉ － ｇ ｉ ｉ ｐ ｉ ａ ｉ ｍ； ｍｕ ｉ ｂｅｔｅｔｃｉ ； ｄｓ ｂ ｔ ｎ ｔ ｔｇ ｌ－ ｊｃ ｒｓ ｉ ｏ ｔ－ ｏ ｒ ｔ ｎ ｉ ｒ ｕｉ ｒ ｅｙ ｔ ｉ ｏ ｓａ
题库系统智能成卷理论和组卷方法研究
１ 题库系统智 能成 卷的问题描述
计算机根据用户 的要求 ，搜索电子题库中属性参数相匹配的试题， 自动生成让用户满意的试卷。智能 组卷系统基础理论主要涉及试卷质量评价与组卷 目标要求、问题求解的理论模型和组卷方法 。 １．１ 试 卷指标 与组 卷 目标
要使计算机能 自动生成试卷 ，首先涉及试卷质量评价与组卷 目标 问题。根据教育测量与统计学理论 ， 传统试卷质量评价指标主要以试卷的难度、区分度、信度和效度等作为衡量 的标准【１．３１。试卷的难度是考试 试 卷难 易程 度 的评 价 指标 ；试卷 的区分度 是试卷 能够 区分鉴 别考 生不 同知识 能力 水平 的衡量 指标 ；试卷 的
，ＡＮＧ ＤＵ－ｒｅｎ， ＺＨ ＡＮＧ Ｚｈａｉ， ＳＨＩ Ｙｕ．ｘｉａ， ＹＡｏ Ｒｕｉ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎ ｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００１６）
维普资讯
第 ３５卷 第 ３期 ２００６年 ６月
电 子 科 技 大 学 学 报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆＣｈｉｎａ
ＶＯ１．３５ Ｎｏ．３ Ｊｕｎ．２００６
Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ （ＡＨＥＭ）ｉＳ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｎｅｗ ｍｅｔ ｈｏｄ Ｃａ ｎ ｓｏｌｖｅ ｔ ｈｅ
ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｔｅｓｔ ｐａｐｅｒ ａｕｔｏ．ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａ ｎ ｄ ｅｍ ｃｉｅｎｔｌｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ａｒｔｉｆ ｉｃｉａｌ ｉ ｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ； ａｕｔｏｍ ａｔｉｃ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｅｓｔ ｐａｐｅｒ； ｔ ｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｍ ｏｄｅｌ；
计算机根据用户 的要求 ，搜索电子题库中属性参数相匹配的试题， 自动生成让用户满意的试卷。智能 组卷系统基础理论主要涉及试卷质量评价与组卷 目标要求、问题求解的理论模型和组卷方法 。 １．１ 试 卷指标 与组 卷 目标
要使计算机能 自动生成试卷 ，首先涉及试卷质量评价与组卷 目标 问题。根据教育测量与统计学理论 ， 传统试卷质量评价指标主要以试卷的难度、区分度、信度和效度等作为衡量 的标准【１．３１。试卷的难度是考试 试 卷难 易程 度 的评 价 指标 ；试卷 的区分度 是试卷 能够 区分鉴 别考 生不 同知识 能力 水平 的衡量 指标 ；试卷 的
，ＡＮＧ ＤＵ－ｒｅｎ， ＺＨ ＡＮＧ Ｚｈａｉ， ＳＨＩ Ｙｕ．ｘｉａ， ＹＡｏ Ｒｕｉ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎ ｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００１６）
维普资讯
第 ３５卷 第 ３期 ２００６年 ６月
电 子 科 技 大 学 学 报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆＣｈｉｎａ
ＶＯ１．３５ Ｎｏ．３ Ｊｕｎ．２００６
Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ （ＡＨＥＭ）ｉＳ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｎｅｗ ｍｅｔ ｈｏｄ Ｃａ ｎ ｓｏｌｖｅ ｔ ｈｅ
ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｔｅｓｔ ｐａｐｅｒ ａｕｔｏ．ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａ ｎ ｄ ｅｍ ｃｉｅｎｔｌｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ａｒｔｉｆ ｉｃｉａｌ ｉ ｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ； ａｕｔｏｍ ａｔｉｃ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｅｓｔ ｐａｐｅｒ； ｔ ｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｍ ｏｄｅｌ；
《考试酷》智能组卷策略与使用方法详解
《考试酷》智能组卷策略与使用方法详解考试酷网站提供了通用性非常强的智能组卷功能，也支持非常灵活的智能组卷策略，可以依据题型、知识点和章节、难度等各种分类方法进行智能组卷。
通过建立自己的题库，规划好自己的组卷策略，然后凭借智能组卷功能就可以满足你的下列需求：1.智能组卷：从题库里以随机选题的方式组成一份高质量的试卷；2.随机选题考试模式：组织一次考试、考核或竞赛，让每个考生拿到的试卷试题都不相同，以防止舞弊，或者适用于跨地区跨时间的竞赛或考试场合；3.随机选题练习模式：让学生随机选题练习，每次练习都自动从题库中抽选出随机的试题进行练习。
下面我们将以驾驶员C牌理论考试这个科目为例，来讲讲智能组卷策略与使用方法。
目录索引：１．题库、策略、组卷等概念 (1)２．建立题库 (1)３．建立组卷策略 (2)４．组卷 (7)５．随机选题考试模式 (8)６．随机选题练习模式 (9)７．套题如何建立题库和组卷策略 (9)８．选项随机顺序 (11)９．其它 (12)１．题库、策略、组卷等概念题库：题库就是你的所有试题的集合。
策略：策略就是你以什么样的规则来选题，从而组成一份试卷。
组卷：组卷就是依据规划好的策略，从题库里选题，组成一份试卷的过程。
而组成的这份试卷，我们这里也把它叫做“组卷”。
特别需要用户理解的是：在考试酷里，题库、策略、组卷这三个概念，都设计为“试卷”了。
这样的设计，可以提供非常强大的通用性和扩展性。
而且，题库本身不但可以当作“库”使用，同时也可以当作“试卷”使用。
２．建立题库题库就是你的所有试题的集合。
首先是建立自己的题库，有了题库后，智能组卷功能才能从题库里抽选试题和组成试卷，也才能支持随机选题模式的考试或练习。
而题库的质量、题库的分类策略等，就直接决定了以后智能组卷的质量高低了。
在考试酷的设计里，需要用户把题库分题型、章节或知识点、难度等进行分类，然后把不同题型、不同章节或知识点、不同难度的试题，分别录入为一份单独的“录入型试卷”。
信息化试题库自动组卷策略的研究与实践
函数在满足约束条件下值越小越好。 常用的方法是将多个 目 标整合成单目 标函数进行最优化求解。 针对本文研 究自 动组卷问 对应函数可设计为： 题，
．
功能块 “” ｌ的数目 对应该题 型试 题数目 在变异过程中应保证整个种群 ， 所有功能块中“ 的数量恒定。 １ ” 执行如 下过程： 首先， 对每一个题型功能块， 由
使用户更高效、 便捷地跟踪网络信息的
变 化， 就是Ｒ Ｓ 这 Ｓ。
的概念， 当新内容在服务器数据库中出 现时， 就会在第一时间被 “ 到用户端 推” 的阅读器中， 极大地提高了信息的时效 性和价值； 三是Ｒ Ｓ Ｓ 技术中的元数据包 括文档标题、 摘要、 Ｒ 、 Ｕ Ｌ 作者信息和 发布时间等； 四是Ｒ Ｓ Ｓ 阅读器除了具有
∑ × Ｃ＝
１
Ｐ为第ｋ 教学要求的题分， 且有：
ｆ １
： ｋ
Ｃ １ ， ０
≠； 尼
教学要求ｋ 取值为识记、 理解、 综 合、 应用等具体要求， 所占分数由用户 事先给定。 个教学要求在组卷过程 这４ 中需要满足输入难度下系统默认的教 学要求的约束， 其每个教学要求分值
生进行合理考核， 一直是众多教师在 思考与追求的目 传统人工出卷方式 标。
存在很多不足， 很难适应现代教学的要
求 。 着教 学 现代 化 步伐 的加速 和计 随
算机辅助教学的广泛开展 ， 智能计算 机辅助教学系统的研究已经成为教育 工作者和科研人员广泛关注的研究领 域。 而试题库技术和计算机辅助教学 的发展， 对计算机组卷系统的要求也越 来越高。 计算机组卷系统利用计算机完 成试卷内 容编制， 可有效改变传统教师
６
且将变异的位置设为０将个体中 。 被选 中的试题的题号与未被选中的试题的
智能组卷算法及试卷评价系统的研究
其 中 ｍ 为试卷 中全部试题总数 ；ｎ为每道试题
作者简介 ：张祖平 （９ ６ ） １６ 一 ，男 ，教授 ，Ｅ ｍ ｉ ｐｈｎ ＠ ａ ． ｌ ｄ ． — ａ ：ｚ ｚａ ｇ ｍ ｉ Ｓ． ｕ ｎ ｌ ｌ １ ｃ Ｃ ｅ
第２ 第ｌ期 卷 ０ ２０ ０ ７年 １ Ｏ月
中 国科 技 论 文 在 线
∑ ＝ Ｇ
Ｇ 为试 卷 总 分 （ 认 值 １０ ） ａ． 应 第 ｉ道 默 ０ 分 ， ｉ对 １ 题 的参 考 分 值 。
的 目的 主 要 是 用 于 优 化 问 题 解 的 表现 形 式 和 之 后 的 遗 传算 法 的 计 算 。染 色 体 由 Ｍ 个 子 染 色 体 组 成 ，分
求 解 与 应 用 ，我 们 在 深 入 分 析 试 题 库 与组 卷 问 题 的
用户的不 同需求 ，并具 有随机性、科学性 、合理性 。 在 网络交互环境下 ，组卷对速度提 出了较高 的要求 。 目前常用的组卷方法有两种 。第 １种方法是从
基础上 ，根据 Ｇ 能以较大概 率在有 限时１ Ａ 司内求得
Ｖ０ ＮＯ． ０ ｌ２ １
ｏ ｔ０７ ｃ２０ ．
中 国科 技 论 文 在 线 Ｓ Ｅ ＣＥ Ａ Ｅ ＬＮＥ ＣｌＮ Ｐ Ｐ Ｒ ０Ｎ Ｉ
第２ 第ｌ期 卷 ０
２０ 年 １ ０７ ０月源自智能组卷算法及试卷评价 系统 的研究
张祖 平 ，袁 鑫攀
（ 中南大 学信息科 学与工程 学院 ，长沙 ４ ０ ８ ） １０ ３
系统具有很好 的实用性。
关键词 ：计 算机 应用；试题 库；组卷 算法；算法优化 ； 自适应遗传算法
中图分类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ１ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ ７ ８ （０ ７１ —０ ３ —５ ６ ３ １０２ ０ ）０ ７ ０
智能组卷系统理论研究
论 （ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ Ｔ ｅ ｓ ｔ Ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ，Ｃ Ｔ Ｔ ） 经 过 多年 的发 展完善成为试题库建设和标准化的理论基础 。
ห้องสมุดไป่ตู้
． １经 典 测 量 理 论 在试题 库系统 中扮 演着重要的角色 ，某些 固有 ４
产生 于 １ ９世纪 末的经典 测量理论 ，也称 性参数需要设 定相 应的指标 ，多个指标组织构 真分数理论 ，最早 源于高登 的关于个体差异的 建成指标体 系 ，试题 指标体系的建立对组卷模 测量 与皮尔 森在 统计 学方 面 的研究 ，经 过许 块功能加 以支持 。 多科学 家 不断地 发展 完善 ，到 二 十世纪 五 、 指 标体 系是 定性 或定量 的对 试 题 内在属 六 十年 代逐渐 形成 了比较完整的理论体系 ，到 性 、外在特 征等加以描述。试题库管理系统 的 １ ９ ６ ８ 年 经典 测量理 论 发展 达 到高 潮时期 。依 建立及 计算 机智能组卷实现的关键在于试题 的 【 关键词 】智能 组卷系统 理论研究 据经典 测量理论建立 的统计方法 简单明了 ，其 指标体 系。试题 的指标体系的丰富程度与组卷 计算方法相对 简单，对应 的意义也易于理解 ， 的质量 成正 比。指标体系可能会根据不 同需求 在考试 测验方 面一直沿用至今 。 本论 文 主要 阐述 了智 能组 卷 的基本 原则 略有差 异，通 常智能组卷的指标体系分为 ：题 ４ ． ２ 项 目反 应 理 论 和特 点 以及 智能 组卷 系统 指标 体系 和相 关参 型、所 属章 节、知识点 、难度系数 、区分度 、
３ 智 能 组 卷 的 常 用 方 法
比较 ，进 而构 建基于 项 目反 应理 论 （ Ｉ Ｒ Ｔ ）的 组卷数学模型 。
１ 智 能 组 卷 的原 则 和 特 点
基于智能组卷策略在线作业和考试系统的设计与实现
智能组卷策略在线作业和考试系统通过计算机算法自动从题库中抽取、组合 题目，以满足不同的教学需求。相较于传统的手工组卷，智能组卷策略不仅可以 大大减轻教师的工作负担，而且可以根据学生的实际情况自动调整题目难度、类 型和数量，提高作业和考试的合理性和科学性。
在过去的研究中，智能组卷策略主要题目的抽取和组合，而忽略了学生在完 成作业和考试过程中的实际需求和体验。此外，大多数现有的智能组卷系统缺乏 对题目质量和教学针对性的考虑，难以满足实际教学需要。针对这些问题，本次 演示设计的在线作业和考试系统将创新并解决这些问题，提高教学质量。
在系统实现方面，我们采用Java语言开发，以Spring框架为核心，结合 MyBatis进行数据库操作。首先，题库管理模块我们采用树形结构来存储题目信 息，方便查找和更新。其次，智能组卷模块我们根据教师设定的组卷策略，采用 遗传算法进行题目抽取和组合，确保组卷的科学性和合理性。
此外，学生作答模块我们通过前端的JavaScript和HTML等技术实现答题环境 的在线化，同时后端使用 token机制来确保学生只能访问自己的作业或试卷。教 师评阅模块我们引入了电子签名技术，保证批改的真实性和不可否认性。最后， 数据分析模块我们利用Python的matplotlib库进行可视化分析，帮助教师更好地 理解学生的学习情况。
基于智能组卷策略在线作业和考试 系统的设计与实现域也逐渐引入了各种先进的技术手段以 提高教学质量和效率。其中，基于智能组卷策略的在线作业和考试系统已经成为 现代教育的重要组成部分。本次演示将介绍基于智能组卷策略在线作业和考试系 统的设计与实现，旨在为教育领域提供一种新型的、有效的辅助教学工具。
在系统测试过程中，我们采用黑盒测试、灰盒测试和白盒测试等多种方法， 对系统的各个模块进行了严格的测试。测试结果显示，本系统在题目抽取和组合、 学生作答、教师评阅及数据分析等方面均达到了预期的功能和性能要求。然而， 在测试过程中我们也发现了一些小问题，如部分题目难度系数标记错误等。针对 这些问题，我们及时进行了修正和完善。
试卷生成系统智能组卷算法的研究与实现
０ 引 言
考试 是教师检查 学生学 习情况 的必要手 段 ． 出 但
约 束条件 ：
（） ｌ 或 户 的 分 １∑。 ０ 用 给定 试卷 数； ：０
： １
卷却是一 种繁重 的智力 和体力 劳动 ． 传统 的命题 方式
不 仅 工 作 任 务 繁 重 而 且 试 卷 的 标 准 化 程 度 、难 易 程 度 、 量 大 小 等 各 方 面难 以控 制 。 于 这 种 情 况 ． 用 题 鉴 利
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难 度 的试 题 分 数 也 与 之 相 应 大 致 成 正 态 分 布 ． 可 以 就 通 过 改 变 试 卷 中 各 级 难 度 试 题 分 数 的 分 配 达 到 控 制 考 试 平 均 成 绩 的 目 的 现 假 设 用 户 希 望 某 次 考 试 试 卷
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试 卷 生成 系统 智能组卷 算 法的研究 与 实现
闫 丽 １ ． 姜晓锋
（ ＿ 龙江八 一农 垦大学 ， １黑 大庆 １ ３ １ ；２ 庆客隆 连锁商 贸有 限公 司 ， ６ ３９ ． 大庆 １ ３ １ ） ６ ３ １
摘
要 ：为 了有效 地利 用计 算机 采减轻教 师的 工作 负担 ．使 计 算机 能够 从 已有的 试题 库 中 自动
口 １ ＋ １， … ＋ １ 口 ｚ２ ｘ＋ 口 ≤ （ ≥ ＝．
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上 式 中 ｉ 是 对 应 试 题 库 中 ｉ 难 度 系 数 随 机 抽 ｍ 种
取 试 题 的 数 量 ｍ ，ｌ 第 ｉ 试 题 的 题 分 属 性 所 对 应 ａ为 ／ 道
总
４
４
…
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计智能组卷系统是教育信息化领域中的重要应用之一，它可以根据教学要求和学生特点自动地生成试卷，能够大大提高试卷生成的效率和精度。
传统的组卷系统通常是基于规则或者模板进行试题生成，存在试题重复率高、难度不够均衡等问题。
利用改进遗传算法设计智能组卷系统，能够有效地解决传统组卷系统存在的问题，提高试卷生成的准确性和多样性。
本文将针对智能组卷系统的设计思路、体系结构和算法实现进行详细介绍，希望能够为教育信息化领域的研究和实践提供一些参考。
一、智能组卷系统的设计思路1. 整体思路智能组卷系统的设计思路是基于改进遗传算法的，主要包括试题库构建、试卷构建和优化调整三个部分。
需要构建一个完备的试题库，其中包括各个学科的各个知识点的试题。
然后，根据试题库的结构，使用遗传算法进行试卷构建，根据教学要求和学生特点生成试卷。
对生成的试卷进行优化调整，使试卷难度均衡、试题分布合理，并且试题互相独立。
2. 试题库构建试题库构建是智能组卷系统的基础，需要将各个学科各个知识点的试题进行分类存储。
在试题库构建过程中，需要考虑试题的难度、试题的类型、试题的知识点覆盖情况，以及试题之间的相关性等因素。
还可以将试题库和知识点的关联性进行挖掘分析，以提高试卷生成的准确性和多样性。
4. 优化调整智能组卷系统的体系结构主要分为试题库模块、试卷构建模块、优化调整模块三个部分。
1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，其基本原理是通过种群的交叉、变异、选择等操作，逐代优化种群中的个体，从而找到最优解。
在智能组卷系统中，可以将试卷看作一个个体，试卷中的每道试题看作个体的基因，通过改进的遗传算法进行试卷构建和优化调整。
2. 模拟退火算法模拟退火算法是一种全局优化算法，其基本原理是模拟物质退火过程，在搜索空间中不断寻找全局最优解。
在智能组卷系统中，可以将试卷的难度看作物质在能量空间中的状态，通过模拟退火算法调整试卷的难度使其更加合理和均衡。
三种常用智能组卷算法剖析-2019年文档
三种常用智能组卷算法剖析一、随机组卷算法随机选取法根据状态空间的控制指标，由计算机随机的抽取一道试题放入试题库，此过程不断重复，直到组卷完毕，或已无法从题库中抽取满足控制指标的试题为止。
该方法结构简单，对于单道题的抽取运行速度较快，但是对于整个组卷过程来说组卷成功率低，即使组卷成功，花费时间也令人难以忍受。
尤其是当题库中各状态类型平均出题量较低时，组卷往往以失败而告终。
实现随机组题必须保证所随机产生的数据不能重复。
因此，在开发系统时一般利用SQL语句实现随机的算法及其产生的优化随机算法。
采用SQL语句中NewID（）可以解决好每抽一道题进行一次循环判断，而且提高运行中大量的资源空间利用率，运行速度较高，NewID（）语句是使数据库中的数据信息随机排序，然后按一定的题数，从数据库中读取试题。
用SQL语句随机访问则不需要循环判断，它只是在数据库中的表中数据随机重排后读取，因此速度相对很快。
但用SQL语句则不能灵活地对多个表联合随机读取，而用VC语言则可以实现不同表的数据读取。
因此，采取用SQL语句和VC语句混合编程算法则可以大大提高执行速度，并满足灵活性的需要。
二、回溯组卷算法对于具有完备约束集D的一般问题P及其相应的状态空间树T，利用T的层次结构和D的完备性，在T中搜索问题P的所有解的回溯法可以形象地描述为：从T的根出发，按深度优先的策略，系统地搜索以其为根的子树中可能包含着回答结点的所有状态结点，而跳过对肯定不含回答结点的所有子树的搜索，以提高搜索效率。
具体地说，当搜索按深度优先策略到达一个满足D中所有有关约束的状态结点时，即“激活”该状态结点，以便继续往深层搜索；否则跳过对以该状态结点为根的子树的搜索，而一边逐层地向该状态结点的祖先结点回溯，一边“杀死”其儿子结点已被搜索遍的祖先结点，直到遇到其儿子结点未被搜索遍的祖先结点，即转向其未被搜索的一个儿子结点继续搜索。
在搜索过程中，只要所激活的状态结点又满足终结条件，那么它就是回答结点，应该把它输出或保存。
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第 １ ８卷 第 ５期
２ ０１ 年 １ ０ Ｏ月
电
脑
与
信
息
技
术
Ｖ０ ．８ Ｎ ． １１ ｏ ５
Ｏｅ ． ０ ０ ｔ２ １
Ｃ ｍｏ ｔｒ ａ ｄ ｎｏ ｍａｉｎ ｅ ｈ ｏｏ ｖ ｏ ｕｅ ｎ Ｉｆ ｒ ｔ Ｔ ｃ ｎ ｌａ ｏ
文章编号 ：０ ５ １２ 【 ０ ００ － ０ ０ ０ １０ — ２ ８２ １ ）５ ０４ — ３
算法后 ， 出的组卷策略和算法能够有效的解决多约束 目标的满足问题 ， 提 实验证 明此策略有较好的组卷性能。 关键词 ： 多重约束 目标； 组卷策略： 组卷算法 中图分类号：Ｐ １ Ｔ３１ 文献标识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｃ ｆＳ ｒ ｔ ｇ ｏ ｎ ｅ ｌ ｅ ｔＴｅ ｔＰａ ｅ ｎ ｔ ｕ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ａｒ ｈ ｏ ｔ ａ ｅ ｙｆ ｒＩ ｔ ｌｉ ｎ ｓ ｐ ｒ Ｃｏ ｓ ｒ ｃ ｉ ｎ Ｓ ｓ ｅ ｇ
智能组卷 系统 中的组卷 策略研究东科技 大学现代教 育中心， 山东 青岛 ２ ６ １ ； ６ ５０
２山东科技 大学信 息科学与工程学院， ． 山东 青岛 ２６ １ ） ６ ５０
摘 要 ： 能 组卷 要 满足 多重 约束 目 ， 智 标 它们 不是 孤 立存 在 的 而是相 互 联 系和 制 约的 。 章在 研 究 了 目前 普遍 使 用的组 卷 文
这个 问题 ， 合理应 用组卷 策 略显得尤 为重要 。 如何 于是
本文提 出了一种通用选题策略，并给出一个具体的组
卷处理 过程 ， 实验表 明此算法 有较好 的组卷 效果 。
并具有随机性 、 科学性、 合理性是组卷的一个难点。智 能组卷 的效率与质量主要取决于组卷算法的设计 。如
何设计 一个 算法从 题库 中既快又 好 的抽 出一组 最符合 考试 要求 的试题 ，涉及 到一个全 局寻 优和快 速收敛 的
Ａｂ ｔａ ｔ Ｍ ｕ ｔ ｌ ｏ ｓｒｉ ｔ ａｅ ｔ ｅ ｇ ａｓ ｏ ｎ ｅｌ ｅ ｔ Ｔｅｔ Ｐ ｐ ｒ ｈ ｙ ａｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｎ ｉ ｌｔ ｎ ｂ ｔ ａ ｅ ｌ ｋ ｄ ａ ｄ ｓｒ ｃ ： ｌ ｐ ｅ ｃ ｎ ｔ ｎ ｓ ｒ ｈ ｏ ｌ ｆ Ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｓ ａ ｅ ，ｔ ｅ ｒ ｏ ｘｓ ｉ ｓ ａｉ ｕ ｒ ｉ ｅ ｎ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｏ ｎ
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问题 ［ Ｊ 】 。
１ 组卷控制参数的量化
在智能组卷中， 每道试题具有多种性能指标 ， 每一 种性能指标实际上针对一个约束条件 ， 如题型、 知识点 分布、 分值 、 难易度 、 最近重复率等。 每一个约束条件又
有若 干属性 ： 例如在 一份试 卷 中对 于题 型而 言 ， 有相 就 应 的填空 、 项选择 、 断题 、 单 判 计算 题 、 明题 等 不同 的 证 属性约束 ， 每种属性 约束 又对应相 应数 量 的题 目； 所有
智能组卷是指用人工智能技术 ，结合教育专家的 知识 ， 采用合理的组卷算法 ， 从题库 中选择试题 ， 组成
满足 多重 约束 目标 的试 卷 。在交 互环境 下如何保 证 生 成 的试 卷能最 大 程 度地 满足 组卷 质 量 和速度 的要 求 ，
常会出现找不到满足所有参数的试题 ，只好用具有近 似属性参数的试题替代， 最终会 降低组卷的指标 。 针对