通用试题库系统的分析与实现

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1、第1章绪论1．1研究题库系统的目的和意义随着教学改革的进一步深入和课程建设的逐步完善，对每门课程的考试必须规范化、系统化、科学化和智能化。通过试题库系统可进行试卷生成和试卷分析，它是保证考试的测试试题具有较高质量、保持水平稳定、更好的测试的重要手段。对于试题库系统而言，能生成符合要求的试卷并对其测试结果进行一定的分析是两项最根本的功能要求。智能组卷⋯能最有效地把专家们的知识与计算机技术结合在一起，生成符合要求且比较客观和规范性好的试卷；同时使用起来较为方便，对操作人员几乎没有什么专业上的要求。而用组卷系统生成的试卷对学生进行测试，对测试的

2、结果进行科学的分析，能够较准确的获得学生对所教授的知识的掌握情况，并且根据所反馈的信息诊断学生的疑难知识点，进行相应的教材反馈，以完善试题库系统智能组卷，进而指导学生有针对性的学习。近几年，国内不少单位都在研制和使用智能组卷系统和各种试卷分析方法，并在很多方面已取得成功，但在功能和实用性不能普遍适应各种要求。我校为适应高职高专学校现代化教育的要求，普遍建立各学科试题库实现考试的科学、规范化。但能见到的考试系统都不能满足学校的各项要求，不能很好地为我校的考试系统服务急需一套适应本校环境的考试系统。1．2国内外题库系统的现状1．2．1试题库组

3、卷算法随着计机及数据库技术的发展，利用计算机存储大量的试题信息并结合数据库技术实现试题自动组卷功能已成为一项非常实际可行并且应用性极其广泛的课题。国外和国内的许多科研单位、学校机构等都在对组卷系统进行研究。目前，自动组卷系统根据其所使用组卷策略大致可以分为血类：(】)基于随机抽取的自动组卷基于随机抽取的(1动组卷策略。。足利用随机函数舀：试题一i中抽取符合要求的试题组成试卷‘’。这种方法实现起来比较简单，但抽取出来的试题难以符合指定要黑龙江大学硕士学位论文I求，如整体难度系数超出预定难度值等，从而导致组卷的效率较低。(2)基于深度与广度搜

4、索算法的自动组卷基于深度与广度搜索的自动组卷策略是在基于随机函数抽取试题的基础上，在抽取过程中增加了验证过程，通过验证所选择的试题是否满足系统给定的目标条件，来决定对该试题是否进行抽取，当发现目前没有任何试题满足要求而组卷过程又没有完成时，则采用回溯方法来进行重新组卷。显然，当试题库的题量很大时该方法将导致搜索空间过大，导致系统性能不理想。(3)基于回溯试探法的自动组卷基于回溯试探法的自动组卷¨3将随机选取法产生的每一状态类型纪录下来，当搜索失败时释放上次纪录的状态类型，然后再依据一定的规律正是这种规律破坏了选取试题的随机性变换一种新的状

5、态类型进行试探，通过不断的回溯试探直到试卷生成完毕或退回出发点为止，这种有条件的深度优先算法，对于状态类型和出题量都较少的题库系统而言，组卷成功率较好，但是在实际到一个应用时发现这种算法对内存的占用量很大，程序结构相对比较复杂，而且选取试题缺乏随机性，组卷时间长。因此，它也不是一种很好的用来自动组卷的算法。(4)基于项目反应理论的自适应测试。基于项目反应理论的自适应测试策略，是通过建立一个反映考生作答反应与题目质量及能力水平间关系的非线性模型，对考生的能力水平进行估算，从而得出对该考生能力的测量，这种方法不依赖于特定的施测题目样本，但对于

6、模型的建立及其有效性方面缺乏验证，成功的实际应用尚不多见。(5)基于遗传算法。本系统采用基于遗传算法的组卷策略，遗传算法是一种随机寻优算法，由于其具有良好的全局寻优和收敛速度快的特点‘”，将遗传算法应用于自动组卷中，组卷质量和效率明显提高。利用遗传算法对试题组卷进行了研究，并通过采用染色体分段操作限制遗传算予的操作范围m：，以隐藏题型题量的约束条件，简化了求解问题的复杂度，所产生的试卷具有较高的质最年

7、l水!F。目前比较好的组卷方法就是基于遗传算法的策略‘⋯，但这种方法的缺陷是在变第1章绪论m'ffiTT"i异过程中产生的无效解会影响染色

8、体群的整体性能，从而影响了算法的效率。因此，必须寻求一种新的改进的遗传算法，更好地满足自动组卷的要求旧1。1．2．2遗传算法应用研究早在20世纪60年代，美国Michigan大学的JohnHolland教授就开始研究自然和人工系统的自适应行为，在这些研究中，他意识到用群体方法搜索以及选择、交换等操太原理工大学硕士研究生学位论文作策略的重要性n们。而Bagley采用双倍体编码，发展了与目前类似的复制、交换、突变显性、倒位等基因操作，他还察觉到防止早熟收敛的机理，并发展了自组织遗传算法概念。n妇1970年Cavicohi。研究了基于遗传算法的

9、子程序选择和模式识别问题n”，在模式识问题上，采用整数编码，检索的空间很大，提出了以预选择策略保证群体多样性，对传算法参数进行中心控制的方法。同年，weinberg提出了运用多层遗传算法来进行