1、 本科 毕业 设计 (论文 ) （二零 届） 智能组卷系统 设计 所在学院 专业班级 计算机科学与技术 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 1 摘要 ： 本文首先对智能组卷问题及其数学模型进行了描述，对智能组卷的主要方法进行了分析与评价，进而给出了利用遗传算法进行智能组卷的原理 和方法。其次，针对传统的遗传算法应用于组卷系统时存在着容易过早收敛，在进化后期搜索效率较低等问题。本文在简单遗传算法的基础上，通过对遗传算法组卷的关键技术如组卷流程、遗传算子、种群规模和迭代中止条件等进行优化设计，提出了一种实用的智能组卷方法，最后，利用 python开发了一个基于上述组卷算法的智能组卷系
2、统。本文对该系统的总体结构、数据库设计、各个功能模块及主要算法的设计和实现过程做了详细描述，并给出了组卷应用实例。 本文研究和实现的智能组卷系统，能够对难度、知识点、题型的试题进行管理，可以按照不同的组卷要求 利用遗传算法进行自动组卷。在组卷成功率和效率上能较好满足实际需要。 关键词： 自动组卷；遗传算法；全局优化；组卷策略； python 2 Design on Intellectual Test Paper Composition Abstract: Firstly， the thesis makes a description of the intellectual paper test
3、 composition and the its mathematic model， analyzes and evaluates the major methods of intellectual paper test composition ,then show the theory and method of intellectual paper test composition through the means of generic algorithm .Secondly ,aiming at the problems of traditional generic algorithm
4、 in test paper composition system like early convergence and low searching efficiency in late evolution .Base on basic generic algorithm,the thesis puts forward a practical intellectual test paper composition through optimizing design of the key technology like test paper composition process， geneti
5、c operators， population size and iterative suspension condition ,etc. Lastly ,use python develop a intellectual test paper composition system .design and realization process of the general structure， database design ,each functional module and the major algorithms of the system is described in detai
6、l， and give some concrete examples of paper test composition are also given in thesis . Intellectual paper test composition researched and realized in the thesis can administrate test questions of different difficulty， knowledge points and question types； and can automatically make paper test compos
7、ition by generic algorithm according to different requirements of test paper composition The method call satisfy the realistic needs in the successful rate and efficiency of test paper composition KEY WORDS： Intellectual Test Paper Composition; Genetic Algorithm; Global Search; Python 3 目录 1. 绪论 . 1
8、 1.1 研究背景和意义 . 1 1.1.1 国内外研究现状 . 1 1.1.2 课题研究的目的和意义 . 2 1.2 论文的主要内容 . 2 2 第二章智能组卷与遗传算法概述 . 4 2.1.1 试题的基本属性指标 . 4 2.1.2 测量试卷质量的指标 . 5 2.1.3 组卷的基本原则及教师组卷活动分析 . 5 2.1.4 组卷问题的数学模型 . 7 2.1.5 组卷的约束条件 . 7 2.1.6 组卷问题的目标函数 . 8 2.2 遗传算法在组卷系统中的应用 . 9 2.2.1 遗传算法简介 . 9 2.2.2 遗传算法的基本过程 . 10 2.2.3 遗传算法应用于组卷系统的一般原理
9、 . 12 3 智能组卷系统的设计 . 14 3.1 需求分析 . 14 3.2 概要设计 . 错误 !未定义书签。 3.3 数据库设计 . 15 3.4 详细设计 . 16 3.4.1 组卷流程的设计 . 16 3.4.2 遗传算子的设计 . 16 4 算法研究及系统实现 . 22 4.1 遗传算法组卷详细流程 . 22 4.2 实验数据及分析 . 24 4.2.1 算法参数研究 . 24 5 结与展望 . 28 4 致谢 . 错误 !未定义书签。 参考文献 . 29 6 附录（附主要源代码） . 30 1 1 绪论 1.1 研究背景和意义 1.1.1 国内外研究现状 组 卷系统的诞生是从计
10、算机用于教学开始的，那时的组卷系统并没有一个明确的概念，并且也不是计算机辅助教学的重点，只是用于一个小型的试卷库对学生进行简单的测验。到上世纪 60 年代初，伴随着计算机辅助教学 (CAI)的发展智能考试系统才逐步完善起来的，其中包括考试系统、课表编排、管理教学系统等。这个阶段的辅助教学系统利用计算机为媒介，通过存入计算机程序（教案）运行来实现课堂教学、辅助答疑、实验仿真以及测验考试等教学活动的综合技术是当时国外教学技术领域中最重要、最活跃的组成部分之一。自 70 年代开始，一些研究者开始把 人工智能 (AI)的基本技术引进到计算机辅助教学中，组卷系统作为计算机辅助教学一个侧面有了很大的提高，
11、并在教学中发挥越来越大的重要性。此后，自动组卷系统作为试题库系统的一个重要子系统出现。 在试题库系统的研究上，国外对标准化考试系统建立的试题库软件系统有美国的 TOEFL， GRE， GMAT 考试计算机系统，新加坡的化学标准化考试计算机系统。但是这些试题库在组卷功能上存在着针对性、随机性太强的缺点，原因有二点 :一是不能处理用户的不同层次的、模糊或不完整的组卷要求信息；二是如果考试偶然和考生的学习相悖，则无法测试真实水平，不能很好的适应个性教育。 1986 年以来，国内也建立了许多各种学科的试题库系统，如计算机辅助英语设计系统、高等数学试题系统 MATBAS、大学工科物理试题库 (PBICS
12、)、南京大学计算机科学与技术系研制的 PASCAL题库系统 1，高教司的重点项目“基于知识的成卷系统通用外壳软件”等系统。但那时的系统大多数还停留在题库管理上，对试题和试卷的度量指标，组卷理论及教育测量的研究还不够，在模拟专家组卷方面能力较差，大多几乎没有智能组卷功能，并且其规模和软件质量参次不齐，存在着专用、封闭、功能单一、单用 户使用等不足。 此后，许多高校和科研单位对科学智能组卷进行研究，采用不同的方法实现组卷，如随机法、回溯法、动态规划法等，都取得了一定的成效。近年来，随着网络日益广泛的发展，网络教学已经成为了传统教学的重要补充，而作为其主要组成部分的组卷系统发挥了很大的2 作用。目前
13、组卷系统采用的算法大致有三种：以随机算法为主的自动组卷系统、以回溯试探法为主的自动组卷系统和以人工智能与信息处理为主的智能组卷系统。 基于随机算法的自动组卷系统是最早出现的系统，它采用随机算法从题库中随机抽取一定数量的试题构成试卷。基于随机选取的组卷 系统结构简单、组卷快速，但是使用面窄，只能适用于题库中的试题结构相似、组卷要求低的使用范围，不能满足较高的教学实践中的组卷要求。如果将这样的系统运用到高质量的组卷任务，为了满足用户提出的各种要求 系统将不得不进行大量的随机选取、判断、抛弃、再选取的重复过程，系统容易陷入死循环。 为了改进基于随机组卷算法的组卷系统，出现了利用回溯算法的组卷系统。回
14、溯试探法是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，后两点是用户无法接受的，因此它也不是一种很好地用来自动组卷的算法。 1.1.2 课题研究的目的和意义 在学校教学工作中，考试是其中重要组成部分。通过考试，教师可以了解学生的学习
15、情况，并借此了解教学效果，改进教学方法，提高教学质量，学生则可以通过考试了解自己对内容的 掌握情况，有目的地进行学习。但是，传统的考试，在命制试题、组织考试、统计分数的过程中，要花费大量的时间、人力和物力。其中不可避免地存在大量的重复劳动，工作效率比较低，而且很难避免人为因素对考试造成的影响。 Internet 技术的发展使得考试的技术手段和载体发生了划时代的变化，计算机技术、网络技术和考试理论的日渐成熟，使考试从传统的纸笔考试到计算机辅助考试再发展到基于 信息的在线考试成为现实。 基于信息技术的在线考试系统可以借助遍布全球的因特网，考试既可在本地进行，也可能在异地进行，大大拓展了考试的灵活性
16、。 而且，智能的组卷系统，自动阅卷评分和试卷分析将教师从繁重的工作中解脱出来，大大提高了工作效率。 论文的主要内容 本文对基于遗传算法的智能组卷系统进行了研究，主要工作如下： 1、介绍了智能组卷问题及其数学模型，分析了智能组卷的主要方法，重点研究了利用3 遗传算法进行智能组卷的原理、方法和关键技术。 2、针对传统的遗传算法应用于组卷系统时容易出现过早收敛，以及在进化后期搜索效率较低等问题，本文对简单遗传算法的组卷流程、遗传算子、迭代中止条件等关键技术进行了优化设计，提出了一种实用的组卷智能组卷算法。 3、基于上述组 卷算法利用 python 实现了一个智能组卷系统。 4 2 第二章智能组卷与遗
17、传算法概述 试卷编制是教学活动中的一个重要环节。编制不出高质量、可实用的试卷就无法有效地检验学生对知识的掌握水平及教师的教学效果，教学活动就失去了有力的指导。任何问题的有效解决都需要有坚实的理论作为依托，组卷问题也不例外。从学科角度来看，组卷问题属于测验编制范畴，是心理和教育测量学的核心内容。在心理与教育测量学中，存在着两种主要的测验理论：经典测量理论 (classical Test Theory， CTT)2和项目反应理论 (Item Response Theory， IRT)。经典测量理论将测试者的能力水平分布假设为正态分布，因此，测验后的成绩分布也应该呈正态分布，只有测验分数呈正态，测试
18、才可以认为是客观有效的。而且测验的编制也以追求测验总分呈正态分布为最高目标田。经典测量理论是测验的最一般、最基本的理论，应用极为广泛，现阶段大部分考试试卷编制及考试评估都是以经典测量理论为基础项目反应理论是一种建立在潜在特质理论基础上的新兴的心理与教育测量理论目前，也有少部分考试系统采用项目反应理论，考试时系 统根据测试对象的答题反馈给出下一道测试的题目，不同能力水平的测试对象测试的题目也各不相同鉴于项目反应理论成立的假定条件较强，目前通用的考试规则不能很好的满足其假定条件，本文仍采用经典测量理论作为组卷问题的理论基础 2.1.1 试题的基本属性指标 从大量试题中选取一定数量的试题，组成一份合
19、乎考试要求的试卷不同的试题组合而成的多份试卷在质量上也不尽相同，试卷中试题的质量及其他属性指标对试卷的检验能力起到了决定性的作用 3。因此，在组卷前，需要对试题进行分析以确定每道试题的属性本节将对试题的基本属性指标做简要介绍 难度 难度是衡量试题质量的一个重要指标。试题的难度是指参加测试的学生群体在该题上的失分率。根据试题的记分方式不同，难度计算公式也稍有不同。若试题为采用“全或无方式”记分方式的客观题，难度的计算公式为： P=1-错误 !未找到引用源。 (2-1) 其中， r 为答对该题的人数， n 为参加考试的总人数。由难度的计算公式可知，难度值P 在 (0,1)之间并且是越大，试题的难度
20、越大，答对的人数越少一般情况下，我们把试题难5 度划分为五个等级，难度区间与难度等级间的对应关系。 2.1.2 测量 试卷质量的指标 1)试卷的信度与效度 在教育测量学中，衡量试卷质量的基本指标是试卷的信度和效度试卷的信度是表示试卷作为测试工具的可靠性程度的指标试卷信度在很大程度上决定了考试的信度，因此，试卷信度常用于代指考试信度。一项考试的信度就是这项考试的一组成绩和对同一组考生实施等价考试所得的另一组成绩相比较的一致性程度。一致性越高，试卷信度越大，考试越可靠。信度通常可以通过对测试群体实施多个内容成分、试题形式、难度及区分度等指标相当的平行测试来计算。 试卷的效度是衡量一项考试实现其既定
21、目标的成功程度的指标，它反 映了试卷内容与教学大纲或考试大纲的吻合程度。效度高的试卷，能够较准确地测试出学生掌握和运用所学知识的真实度。根据教学大纲或考试大纲进行命题，且各单元试题 =分数分配与学时数分配基本保持一致，成正比关系，这是保证试卷效度的基础。 2)试卷的难度与区分度 鉴于试卷的信度与效度须在考试实施后才能进行评价，无法作为组卷时判断生成试卷质量的依据本文引入试卷的难度和区分度作为组卷时衡量试卷质量的指标。 试卷难度的计算公式为： P=错误 !未找到引用源。 (2-3) 试卷区分度的计算公式为： D=错误 !未找到引用源。 (2-4) 其中，日为试卷中第 i 题的区分度。 试卷的难度和区分度有着密切的联系。试卷过难或过易都无助于提高考试区分不同能力水平考试的能力，试卷的区分度较低一般情况下，具有中等难度 (难度在 0 4 到 0 6 之问 )的试卷，区分度较大。 2.1.3 组卷的基本原则及教师组卷活动分析 一份合格的试卷不是试题的随意堆砌只有按照一定的原则，精心选择内容、难度、区分度等属性指标相匹配的试题，才能保证 试卷的信度和效度，满足实际考试的需求。
