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在线考试网络题库的组卷算法

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Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｃｏ ｍｂｉａｉｎ Ｐａ ｒＡｌｏ ｔｍ ｓｔ ｅ ｃ ｒ ｆｎ ｔ ｒ ｎ ｉｅ ｅ ａ ｎ ｔｏ ｙ ｔｍ ｅ ｉｎ ｎ ｈｅｒ ｓ ａｃ ｂ ｕ ｔｗｉ ｅ ｎ ｔ ｐｅ ｇ ｒ ｈ ｉ ｈ ｏ ｅｏ ｅｗｏｋ ｏ ｌｎ ｘ ｍｉａｉｎ ｓ ｓｅ ｄ ｓｇ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｏ ｔｉ ｏ ｉ ｌ ｂ ｌ
也 可 能 组 不 出 任 何 一 份 满 足 所 有 组 卷 要 求 的考 卷 ，其
主要 取 决 于题 库 的结 构 和 数 量 、质 量 及 组 卷 算 法 的 优
Ｃ ｎｅ ｆＭｕ ａ ｊ ｎ ｎｖｒｉ ，Ｍｕ ａｊ ｎ ５ ０ ；３ ｉｒｒ ｆＭｕ ａｊａｇ Ｍｅ ｉａ ｉｅｓｙ ｅ ｔｒｏ ｄ ｎｉ ｇ Ｕ ｉｅｓ ｙ ａ ｔ ｄ ｎｉ ｇ １７ １ ． ｂａｙｏ ｄ ｎｉｎ ｄｃｌＵｎｖ ｒｉ ，Ｍｕ ａ ｊ ｎ ５ ０ ａ １ Ｌ ｔ ｄ ｎｉ ｇ １７ １） ａ １
多。
ｌ 组 卷
组 卷 是 指从 庞 大 的试 题 库 中按 给定 的抽 题 策 略 抽 选 试 题 组 成 试 卷 的过 程 ，组 出 的 试 卷 既 要 满 足 给 定 的 题 型要 求 ，又 要 使 试 卷 中各 试 题 的难 度 分 配 满 足 试 卷 的平 均 难 度 ，同 时又 使 试 卷 中 的知 识 点不 重 复＿ ｌ ＿ 题 。从 库 中既可 能组 出不止一 份满 足所有 组卷 要求 的考 卷 ，
中图分 类号 ：Ｔ ３ ３ Ｐ ９ 文 献标 识码 ：Ａ 文章 编码 ：１７ — ２ １２ １ １— ０ １ ０ ６ ２ ６ ５ （ ０ ０）２ ０ ９ — ２
Ｃ ｍｂｎ ｔ ｎ Ｐ ｐ ｒ Ａｌｏ ｉ ｍ ｂ ｕ ｔ ｒ ｌ ｅ Ｔ ｓ ｅｔ ｎ Ｄａ ａ ａ ｅ ｏ ｉａｉ ａ ｅ ｇ ｒｔ ｏ ｈ ａ ｏ ｔＮｅｗｏ ｋ Ｏｎｉ ｅ ｔＱｕ ｓｉ ｔｂ ｓ ｎ ｏ
法 将 极 大地 提 高题 库 的 出题 质 量 和稳 定性 。
２ 组 卷算 法
２１ 随机策 略的组卷算法 ．
随机 策 略 的 组 卷 算 法 的 核 心 是 利 用 计 算 机 提 供 的 随 机函数 或随 机量 ，根据组 卷状 态空问 的控制 指标 ， 不 断 抽 取 符 合 控 制 指 标 的试 题 放 入 试 卷 中 ，直 到 组 卷 成 功 ，或 再 也 无 法 从 题 库 中 抽 取 满 足 控 制 指 标 的试 题 为止［ ２ Ｊ 如 随机 法 ，该 算 法 在 用 户要 求 小 于试 题 题 量 。例 时 ，总 能 成 功 且 速 度 快 ，但 当 试 题 库 中储 题 量 较 小 ， 不 能 满 足用 户 要 求 时 ，组 卷 往 往 以失 败 告 终 。另 外 随 机 组 卷 算 法 通 常搜 索 时 间较 长 ，因 此 耗 用 网 络 带 宽 较
Ｋｅ ｒ ｓ ｎ ｉｅｔ ｓ；ｎ ｔ ｒ ｘ ｍ ａａ ｓ ； ｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｏ ｌｎａｉｎ ａｇ ｒｔ ｎ ｔｏ ｏｉｈｍ ｌ
随着 信 息 技 术 的迅 猛 发 展 ，在线 网 络 题 库 在 高 校
考 务 管 理 巾发 挥 着 越 来 越 重 要 的 作 用 。组 卷 算 法 是 在 线 网 络 题 库 系 统 设 计 中 的 核 心 部 分 ，对 它 的研 究 将 有 助 于 提 高 命 题 系 统 的质 量 ，～ 种 智 能 、科 学 的 组 卷 算
对 组 卷 速 度 的 要 求 较 高 ，而 一 个 理 论 上 能 搜 索 到 全 局
最 优 的算 法 可 能 会 以牺 牲 时 间 作 为 代 价 ，往 往 不 能 达
到 预 期 的效 果 。因 此 。选 择 一 种 高 效 、科 学 、健 壮 的
算 法 是 在 线 考 试 网络 题 库 组 卷 的关 键 。
ｈ ｌ ｆ ｌ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｑ ａ ｉｙ ｏ ｘ ｍｉ ａ ｉ ｎ ｓ ｓｅ ｅ ｐ ｕ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｕ ｌｔ ｆｅ ａ ｎ ｔｏ ｙ ｔ ｍ．Ｓ ｖ ｒ ｌｃ ｍｍｏ ｌ ｏ ｔ ｍｓ ｗｅ ｅ ｄ ｓ ｒｂ ｄ ｉ ｈ ｓ ａ ｔ ｌ ． ｅ ｅ ａ ｏ ｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｒ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｉ ｒｉ ｅ ｉ ｉ ｃ
Ｙ Ｎ Ｓ ｉ Ｙ ａ ａ。 Ｆ ｉ ， Ｈ ｉａｆ Ａ ｈ ， Ｕ Ｈ ｉ ｏ Ｕ Ｊ Ｓ ＩＸ ｌ ｎ ｔ ， ａ ｉ
ｆ．ｄ ｃｔ ｎ ｌＴ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｔ ｏｋ ｈ ｏｍａｉｎ Ｃ ｎｅ ｆＭｕ ａｊ ｎ ｄｃ ｌＵ ｉｅｓｔ， ｄ ｎｉｎ ５ ０ ２Ｎｅｗ ｒ １ ｕ ａｉ ａ ｅｈ ｏｏｙ ａ ｄ Ｎｅｗ ｒ ｆ ｒ ｔ ｅ ｔｒｏ ｄ ｎｉ ｇ Ｍｅ ｉａ ｎｖｒｉ Ｍｕ ａｊａｇ １７ １ ； ． ｔｏｋ Ｅ ｏ ｏ ａ ｙ Ｉ
３ 丹 江医 学院 图书馆 ，牡 丹江 １７ １ ） ． 牡 ５ ０ １
摘
要 ：组 卷算 法是 在 线 网络 题库 系统 设计 中的核心 部分 ，对 它 的研 究将 有助 于提 高命 题 系 统 的质量 ，介 绍 了几 种 常见
的 网络题 库组 卷算 法。
关键 词 ：在 线考 试 ；网络题 库 ；组 卷算 法
《 农业网络信 ）ｏｏ ｇ ２ｌ 年第 １ 期 网络 与 电子商 务／ ２ 政务
在 线 考试 网络 题 库 的组卷 算 法
闫 实 ， 于海涛 。付 佳 ， ， 石喜 亮
（． １牡丹 江 医学 院教育 技术 与信 息 中心 ，牡丹 江 １ ７ １ ；２牡丹 江 大学 网络 中心 ，牡丹 江 １ ７ １ ； ５０ １ ． ５ ０ １

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通用试题库组卷策略算法1

通用试题库组卷策略算法1

通用试题库组卷策略算法1余胜泉姚顾波何克抗ysq@ hekk@北京师范大学现代教育技术研究所100875【摘要】在题库建设中，试题质量控制与属性参数标注、用于组卷的组卷策略的设计是最重要的两环，本文从设计组卷策略的角度出发，介绍三种实用组卷策略。

本文介绍的组卷策略算法由三部份组成：试题属性项定义、组卷参数的定义、变换算法的说明。

【关键词】题库、组卷策略、组卷算法、难度、区分度、认知分类、曝光时间题库（Item Bank）是“按照一定的教育测量理论，在计算机系统中实现的某个学科题目的集合”。

题库在教学实践中有两个独特的优越性：第一是管理上的优势，体现为使用题库的高效、经济、灵活和保密；第二是测量上的优势，体现为由题库生成的试卷具有高质量、能预控和等值可比等特点。

目前，我们一般的命题过程是这样的：制定考试大纲和试题编写原则，向有教学经验和命题经验的教师或命题专家征集题目，通过小规模的试测获取关于题目和试卷的统计数据，然后从质和量两方面的角度对题目和由题目组成的试卷进行分析、判断和调整，之后再以这套试卷施测于考生对象。

这种命题过程存在着大量人力财力浪费的问题，而且不能保证出题的科学性。

随着经济和社会的发展和终身教育观念的普及，迫切需要有科学、方便、完善的题库管理系统，作为积累题目、自动组卷、保存成卷、分析试卷的利器。

在先进理论指导下用计算机管理的题库，具有科学、高效、经济、灵活、方便等显著特点。

题库为题目的保存、分类和检索提供了便利，为编制试卷提供了高效率和低成本的手段；而更为重要的是它作为评价工具的作用。

教学过程中充分利用题库这种教学资源，进行富有成效的形成性测验，可以帮助师生把注意力从名次、得分集中到要实现的教学目标上来，真正关心学生的学习困难和错误所在，关心学生素质的提高，促使教育观念从“应试教育”向“素质教育”转变。

因此，对题库进行研究和建设是具有十分重要的意义的。

在题库系统建设中，试题质量控制与参数设置、组卷策略是最重要的两个环节；题库建成后，我们需要输入一些查询参数，系统将根据这些参数抽出最适合参数要求的试题，组成能够实际使用的试卷，定义这种查询参数以及对这些参数进行变换算法，我们称之为组卷策略。

试题库 自动组卷 系统 的算法设计 与实现

试题库 自动组卷 系统 的算法设计 与实现

区域中进行。
５ 在确定的区 用折半算法开 域内 ） 始搜索， 若Ｑ＝Ｉ 则令 Ｍ二［ Ｎ一Ｋ／］Ｋ＋Ｍ ， （ ） ， ２ ｝Ｋ若Ｑ二０则 Ｍ二［／］ ， Ｋ２ Ｍ
｝ ， 据Ｋ 询 态 表Ａｉ 的 个 Ｋ 根 查 状 链 ； ． 行中 第Ｋ 元素， 标 位 若 志
为“＂ １，
１ 扫描试题库， ） 将各类型题数量送试题库数量矩阵Ｍ ， Ｏ Ｊ， ） 其中工 工 ， ｎＪ １ ，， ｏ 二 ， －，，＝ ， ＊， ２ ２ ，ｍ
２初 化 链 和 取 矩 ０ ；Ｏ ＸＩ） 态 表 选 题 阵， Ａ；－ （Ｊ 其 ）始 状 － ， － ，， ，
中Ｉ １ ，－ ， ，， ， ｏ 二 ， ０， Ｊ ２０ ２ ｎ ＝１ ｍ ３ 根据 ＸＩ ） （， 中的元素产生随机数 Ｋ 与 Ｍ矩阵中相应 ） Ｊ ，
号， “ ” 一两 符 以 了 和“ ” 字 结尾， 便系 卷 时 正 以 统组 抽题 能 确识
别每道试题和对立的答案。试题和答案以文本文件的方式顺
序存放。
３３ 试题难度系数确定
图１ 系统结构示意图
一套试卷是否合理， 要由 主 试题的难易程度结构来体现， 故准确确定试题的难度是优化试卷的核心。本系统将各种题 型的难度值分为五级， 其难度系数分别为。５容易的题）１ ． （ ，． ０ （ 较容易的 ，．（ 题）１ 中等难度的题）２０较难的题）２５难 ５ ，．（ ，．（ 题） 。这里的难度系数０５ ２５ ．一 ．只是用以表示试题难易程度 的标示符， 位于每道题的末端。每题难度系数的确定由专家 组共同商讨和根据有关资料确定， 力求难度系数的确定尽量
中图分类号 Ｇ ３ ： ４４ 文献标识码： ： Ａ
（ 一般均将试题分成： 基础知识、 概念理解、 简单应用、 综合应 用、 发展应用五大类） 。如我们用该系统做数学分析试题库自 动组卷系统时， 就将试题按章分成： 基础知识（ 填空、 选择）概 ， 念理解（ 选择、 判断）简单应用（ ， 计算、 证明）综合应用（ ， 计算、
在线考试系统中组卷算法的比较与选择

在线考试系统中组卷算法的比较与选择

如果 引 入Ｐ ＡＭ． 则
ｔ ｌｇｎ ￣＇ ｒ，ｌ ｌ
占据存 储空 间大 和计 算量 大 ， 而导 致性 能下 降 。 从 采用 分段 的浮点 数编码 ， 染色 体形 如 （１ ， ， ）其 中ａ ｏ， … 勰 ， ｉ 表示试 题库 中试题 的题号 ，为试卷要 求 的试题数 。 ｎ 基因按照题 型
３北 京 天 奈 科 技 公 司 ， 京 １ ０ ２ ） ． 北 ０ ０ ５
摘 要 ： 在对 试 卷 结构作 数 学描 述 的前 提 下 ， 用遗 传 算 法 的 自适 应 全局 优 化特 性 ， 利 在传 统 组 卷 算 法基 础上 设 计 出
了 自适 应 遗传 算法 ， 它能 克服 某些传 统 算法 的缺 陷， 正意 义上 实现 智 能组卷 。 真
关键 词 ： 传 算法 ； 遗 自适 应 ； 能 智 中图分 类号 ：Ｐ １ Ｔ ３２ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ８ ０ — ０ １ ０ １ ７ — ８ ０ ２ ０ ）８ ０ ６ — ３
有序排序 ， 并且将 同类 型的试题放 在同一个 区间内 ， 图ｌ 示 如 所
３１ 教 学 层 次 比 例 的 约 束 ．
库 中试 题 的数 目。 色体 上 的每一 个基 因代 表对 应 的试 题是 否 染
被 挑 选 ：为 该 试 题 被 挑 选 ，为 该 试 题 没 有 被 挑 选 ， 么 每 一 个 ｌ ０ 那
染 色体 代表 一组 选题 结果 。 如 ． 例 试题 库 中共有 ｌ 道题 ， 中第 ０ 其
＝
∑ｌ ％ｔｅ （ ∑（ｘ ｐ ） ｙ ） × ｐ～
‘ ＝ １ｌ ＝ １ ｉ
ｐ
作 者简 介 ： 领 弟（ ９ ０ ， ， 孙 １ ７ ～） 女 河北 沧 州人 ， 河北 工程技 术 高等 专科 学校 讲 师 ， 究 方 向为软 件 开发 ； 研 于书 举 （９ ９ ， ， １４ －） 男 北京 人 ， 京 工业 大学教 北 授 ， 究方 向为 企业 数 字化 、 能信 息 系统 ； 占威 （ ９ ０ ， 河北 肃 宁人 ， 研 智 孙 １ ７ ～） 男， 北京 天奈 科技 公 司工程 师 ， 究方 向为新 材 料技 术 。 研
组卷算法

组卷算法

算法分析
M为符合 条件题量
1、将符合条件 V1
Ｖ2
Ｖ3
Ｖ4 …… Ｖm
的题目加载到
向量vector
2、将题目“洗牌” 实现随机效果
FOR (i= m ;i >1 ; i--){ int j = Random(m-1); 交换Vi 和Vj;
}
3、按顺序取出组卷的题量
并发到考试试卷中
V1 Ｖ2 …… Ｖk
F(x)的值越小说明个体的适应度越高，越符合组卷期望。
遗传算法
选择概率
个体在遗传操作中被选择的概率，适应度越大被选中的概率越大，即 适应度值越小被选中的概率越大
1 / F(xi) P(xi) = ----------------
N
∑ 1 / F(xj)
j=0
遗传算法
流程图
遗传算法
传统遗传算法的不足：
遗传算法
基本的遗传算法可定义为一个8元组：
SGA = （C，E，P0，M，Ф，Г，ψ，Τ）
其中：C为个体的编码；E为个体适应度评价函数； P0为初始种群；M为群体的大小； Ф为选择算子； Г 为交叉算子； ψ为变异算子； Τ为终止条件。
遗传算法
适应度函数：
n
F(x) = ∑ wigi
i=1
n：表示约束条件的维度，如题型、题量、知识点、曝光度等 wi：表示第i个约束维度所占的权重 gi：表示第i个约束维度值与期望值的误差
缺点：相对前面两种算法来说速度慢，不适用于组卷 需求中的第三种情况。
遗传算法
概念 简称GA（Genetic Algorithms），是1962年由美国 Michigan大学的Holland教授提出，是一种模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优方法。主要包括三个方面内容：适者生存、遗传、 变异。