基于分步迭代式组卷策略的通用试题库平台设计与实现
这是一篇关于试题库,分步迭代策略,智能组卷的论文, 主要内容为随着高等教育的普及化,高校在校生人数日益增加,其办学规模也随着扩大。然而,社会对高校的教学质量也不断发出诟病。考试作为衡量教学质量的重要指标,它既能对教学产生激励和导向作用,更是检验教师教学水平和学生学习情况的重要手段。长期以来,各高校也通过不断的尝试,鼓励教师开展不同的形式考试方法改革,以提高教学质量和办学水平。试题库系统是实现教考分离的重要手段之一,也是一种评价教学效果的有效工具。它能满足大量试题的存储和管理、快捷检索和智能组卷需求,不仅提高了命题效率,还可以降低命题成本。所以,设计和开发一个适用于多数课程使用的通用试题库平台,有助于推进考试管理水平的科学化自动化,促进教学质量和教学效果的全面提升。本文根据教学改革的实际需求,分析了国内外试题库建设的现状,提出了课题的研究内容和目标,介绍了基于分步迭代式策略的通用试题库平台开发的相关技术和理论。根据充分全面地需求分析,将系统用户分为系统管理员、课程负责人、普通教师和教学管理员四种角色,从业务应用方面将系统划分为系统管理、课程管理、试题管理、组卷管理、试卷管理和试题统计模块。在此基础上,进行了软件结构、硬件结构、系统功能以及数据库的设计。同时,利用分步迭代策略确定了通用试题库系统的组卷方案。接着,通过配置测试环境,对系统主要功能模块进行了实例测试,确保系统功能的安全性和可靠性。最后,对开发过程进行归纳和总结,为平台二次开发奠定基础。
面向智慧课堂的智能题库系统设计与实现
这是一篇关于个性化推荐,智能组卷,智慧课堂,协同过滤,遗传算法的论文, 主要内容为伴随网络技术的发展,“智慧课堂”概念的深入,越来越多的高校都在引进智慧型在线教学管理系统,对市面上在线教学管理系统的题库平台进行深入调研后,发现目前题库平台只实现了简单的试题管理、学生答题、查看分数、手动组卷等功能,这些功能只能满足最基本的需求,存在功能单一、缺乏创新且不“智能”的问题。对于教师,组卷采用的是手动的方式,存在效率低、质量不佳、难易不可控等不足。对于学生,只能接受被动做题练习,不能主动去练习,无法实现有针对性的个性化训练。对于以上问题,在分析了国内外现状以及参考了相关文献后,本文分别从学生以及教师的需求出发,设计并实现智慧型题库系统。具有试题管理、在线答题、在线批改、学情分析、个性化组卷以及智能试题推荐等功能,解决了传统题库系统在自适应学习、高效组卷、效率、数据可视化等方面存在的一系列问题。论文的主要工作如下:1.智能题库的需求进行分析。针对传统的题库系统存在的不足,对智能题库的需求进行分析,确定了该系统所具备的功能,包括试题推荐、智能组卷、在线答题、在线批改、试题管理、试卷管理、测验管理等功能,对涉及到的相关理论与技术进行了分析与研究,主要包含协同过滤算法思想、遗传算法思想等。针对系统所具备的功能,将系统分为四大模块,分别为试题管理模块、测验管理模块、组卷模块、练习模块。最后针对系统非功能需求进行分析,主要包含了系统的稳定性、易用性以及性能,为系统的设计与实现提供参考。2.题库系统的设计与实现。根据需求分析结果,对系统进行了设计与实现。在系统开发设计方面,采用前后端分离方案,前端采用Vue3、TS以及Element UI,服务端采用Flask框架;在数据分析与算法实现方面,本文采用Python的Numpy、Pandas以及Matplotlib库进行数据清洗以及算法实现;在数据库设计方面,采用E-R图描述数据表之间的关系,并用MySQL数据库建立表结构;在模块详细设计部分,本文采用模块结构图描述模块具有的功能,并用流程图来描述核心功能的执行流程。试题管理模块主要包含了试题编辑、知识点管理以及试题分类管理等;测验管理模块主要包含了测验任务的创建、试卷的关联以及阅卷等功能;练习模块主要包含知识点专题练习以及智能化练习,智能化练习是本文研究重点之一,使用协同过滤思想以及学生知识点掌握模型进行试题自动化推荐;组卷模块包含组卷方案以及试题管理,组卷方案是本文研究的另一重点,使用改进的遗传算法实现。3.设计测试方案并完成系统测试。根据系统的每个模块功能编写测试方案以及测试用例。按照系统的配置要求在实际环境中部署测试环境,对系统的每个功能按照测试用例进行测试。最后对系统的性能进行测试,测试结果符合预期。经过测试和实际使用,本文所实现的智能题库系统可以满足教师试题管理、在线批改、智能化组卷等功能;满足学生在线答题、个性化练习等功能,且具有较好的性能和较高的稳定性,满足对智能题库的预期要求。
遗传算法在线上考试系统中的应用
这是一篇关于线上考试,遗传算法,智能组卷,JAVA的论文, 主要内容为自新冠疫情以来,线上考试在全国迅速得到了应用和普及,通过线上考试的模式,打破了考试在时间和地域的局限性,同时一定程度上也能提高考生考试和教师阅卷的效率,并且使用率也越来越高,受到了众多教育者的喜爱,通过本课题能够帮助学生完成学业成绩的自我检测,提高学习效率。在组卷中通过设置题目难度、分数值等基本参数,出题人员能够压缩命题的时间,最大程度的降低主观因素的影响,得到符合要求的试卷,提高工作效率。为教育行业带来了极大的便利,使教师将更多的精力投入到教学中。本课题将遗传算法应用到了考试系统当中,将该算法用于智能组卷模块,以确保出题的便捷性和可操作性,并通过数学模型分析了该算法在组卷模块的实现过程。该算法中使用十进制实数集的编码方式,采用轮盘赌的选择策略,使用单点和双点交叉相结合的方式进行演化,使组卷更加科学合理。本课题通过Eclipse平台进行开发,使用JAVA语言进行编码,以B/S架构模式为支撑。按照使用权限的不同分为前台应用、后台管理、系统设置三大模块。学生能够登录到系统中进行题库学习、网上考试、查询成绩等操作;出题人能够完成录入题目、智能组卷以及发布试卷等操作;系统管理员也可以按照用户的实际情况,为不同的角色分配权限以及进行系统的基本设定。
基于混合智能算法与协同过滤技术的培训系统研发
这是一篇关于培训信息化,智能组卷,遗传算法,蚁群算法,协同过滤的论文, 主要内容为现如今国家经济正处在蓬勃发展阶段,各领域面临空前发展机会,同时相关技能人才需求激增,电子信息化在培训领域的应用,颠覆了传统企业培训模式。以城市轨道交通培训为例,采用信息化手段精确把控教学、测试、阅卷、评估等重要环节,可有效提升员工技能水平,间接减少地铁运营过程中危险事故的发生。当前传统企业培训模式主要面临以下难题:一是生产岗位员工大多采用综合工时倒班完成工作,传统集中培训和考试模式会给员工带来极大不便;二是采用人工组卷或随机抽取试题方式制成的试卷,往往试卷质量不佳,难以满足企业多元化人才选拔需求;三是传统培训系统仅依托年度培训计划执行,在完善员工知识体系方面存在欠缺。本文以城轨企业培训系统为背景,研发了一种基于混合智能算法和协同过滤技术的培训管理系统。系统混合遗传算法和蚁群算法作为智能自动组卷方法,采用培训资料特征提取和协同过滤技术实现了培训资料的推荐功能。主要完成了以下工作:(1)根据企业培训场景总结组卷原则,研究组卷策略,构建出目标函数用于衡量组卷质量,并设计出一套组卷问题的数学模型,解决了以往组卷过程中试题难度容易忽视、试卷针对性差、知识点不全、题型分布不合理等问题。(2)通过对比各种组卷算法的优缺点,最终选择以定向变异的遗传算法和蚁群算法相结合的方式构造组卷算法,与当前使用的人工组卷或采用随机抽取试题组成试卷的方式相比,本系统界面简洁、易于员工操作,组成试卷的方式高效、效果好,系统功能合理、全面。(3)使用中文分词技术和TF-IDF完成资料特征提取步骤,结合系统中培训资料远大于用户的特点,使用以项目为核心的协同过滤方法实现推荐系统,并采用相似项目扩充打分的思想改善数据稀疏问题,通过推荐培训资料的方式可间接补充完善员工知识体系,从而满足企业人才需求。(4)系统整体采用模块化的编程思想,按照功能模块和用户角色来划分系统。系统整体采用B/S架构,主要使用了Spring Boot和Vue前后端分离的开发技术完成项目构造。
普通高校课程考试标准题库和试卷服务系统
这是一篇关于标准化,试题库,智能组卷,J2EE,Struts的论文, 主要内容为按照普通高校课程教学质量标准开发和建设课程考试标准题库,通过远程网络为普通高校课程考试提供试卷服务,使同一教学目标条件下的不同时间、地点的考生成绩等值可比,这对于科学评价人才,促进教学质量的提高,评定教师教学和院校办学水平将有十分重要的意义,必将产生巨大的社会效益和经济效益。 作者采用了更有利于网络试卷服务的Struts框架模式,运用Jsp、Servlet、EJB、SQL Server2000等技术开发系统,并针对以往试卷服务系统中的组卷问题,将改进的具有智能性的遗传算法应用于解决自动组卷问题中。该系统具有试题采集、试卷生成、上机考试、系统维护四大功能,系统界面友好,易于使用,通用性强。 本文的研究和结果表明,普通高校课程考试标准题库和开发试卷服务系统将对促进我国教学质量的提高和贯彻教考分离政策具有十分重要积极的意义。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设工厂 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/46095.html
