组卷算法

5 考试系统中的组卷算法5．1遗传算法概述5．1．1 遗传算法的基本概念遗传算法(Genetic Algorithm．GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法【27】。

所以，遗传算法吸取了自然界中“适者生存，优胜劣汰’’的进化理论，为解决许多传统的优化方法难以解决的优化问题提供了新的途径。

由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算中不依赖于梯度信息或其他辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性。

如今，遗传算法不论是在算法设计上还是在基础理论上，均己取得了长足的发展，已成为信息科学、计算机科学、运筹学和应用数学等诸多学科所共同关注的热点研究领域【281。

遗传算法作为一种概率搜索算法，借鉴了生物学中自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的性质，它利用某种编码技术作用于被称作染色体的二进制数据串，其基本思想是模拟由这些染色体组成的群体进化过程。

由于遗传算法是由进化论和遗传学理论相结合而产生的直接搜索优化算法【291，因此，在遗传算法中也借鉴了许多生物学中的术语。

(1)个体(Individual)：也称基因型个体，个体是遗传过程中带有遗传特征的实体，也是遗传算法中的所处理基本对象和结构。

(2)基因(Gene)：基因是携带遗传信息的基本单位，用于表示个体的特征。

(3)位串(String)：与遗传学中的染色体的概念相对应，是个体的表现形式。

(3)种群(Population)：一定数量的个体的集合叫做种群。

(5)群体规模(Population Size)：在群体中个体的数量称为群体大小。

(6)适应度(Fitness)：适应度表示某一个体对于生存环境的适应程度，对于生存环境适应程度较高的个体将获得更多的繁殖机会，而对生存环境适应程度较低的物种，其繁殖的机会就会相对减少，甚至逐渐灭绝。

自动组卷算法研究与应用随着教育信息化的推进和教育大数据的快速发展，传统的手工组卷方式已经不能满足教育教学的需求。

因此，自动组卷算法的研究与应用成为了当前教育领域的热点之一。

自动组卷算法是指利用计算机技术和人工智能等相关技术，自动地根据教学要求和试题库中的试题，快速生成一套符合要求的试卷。

自动组卷算法的研究与应用在教育教学中具有重要意义。

自动组卷算法的研究主要包括试题库管理、试题筛选和试卷生成三个方面。

首先，试题库管理是指对试题库进行有效的组织、管理和维护，以便快速检索和获取试题。

其次，试题筛选是指根据教学要求，通过一系列的算法和策略，从试题库中选择符合要求的试题。

最后，试卷生成是指根据试题筛选的结果，自动地将试题组合成一套完整的试卷。

自动组卷算法的研究需要结合教育教学特点，设计合理的算法和策略，以提高试卷的质量和效率。

自动组卷算法的应用具有广泛的教育价值和实际意义。

首先，自动组卷算法可以提高试卷的质量和多样性。

通过合理的算法和策略，可以保证试卷中的试题内容全面、合理，并且能够覆盖教学要求的各个方面。

其次，自动组卷算法可以减轻教师的工作负担。

传统的手工组卷方式需要教师花费大量的时间和精力，而自动组卷算法可以快速地生成试卷，节省了教师的时间和精力。

再次，自动组卷算法可以提高教学效果。

通过合理的试题筛选和试卷生成，可以使学生在考试中更好地发挥自己的能力，提高学习的效果。

然而，自动组卷算法的研究与应用也面临一些挑战和问题。

首先，如何设计合理的算法和策略，以满足不同学科和不同教学要求的组卷需求，是一个需要研究的问题。

其次，如何保证试卷的难度和质量，以及试题的合理性和有效性，也是一个需要解决的问题。

最后，如何保护试题的版权和试卷的安全性，以及如何防止作弊行为的发生，也是一个需要关注的问题。

总之，自动组卷算法的研究与应用在教育教学中具有重要意义。

通过合理的算法和策略，可以提高试卷的质量和效率，减轻教师的工作负担，提高教学效果。

综合组卷算法的研究与实现论文导读：有关组卷算法的实现目前有很多研究，归纳出各种方法，例如有随机选取法、动态匹配法、回朔法试探、遗传算法（动态优化法）等。

这主要由试卷的相关特征决定，例如题型、题量是由算法自动控制还是组卷时指定。

关键词：试题库,组卷,组卷参数,算法1 引言有关组卷算法的实现目前有很多研究，归纳出各种方法，例如有随机选取法、动态匹配法、回朔法试探、遗传算法（动态优化法）等。

这主要由试卷的相关特征决定，例如题型、题量是由算法自动控制还是组卷时指定；每类题型的分数是由算法确定还是组卷时指定；试卷难度是仅控制各试题的平均难度还是进一步要控制各试题难度的分布。

下面介绍组卷算法涉及的有关问题和算法的文字描述，并分析了算法的时间效率。

2 综合组卷算法的总体流程本算法采用随机抽取法反复筛选进行抽题组卷,是考虑各种要求的综合组卷算法，该算法一次可以组出三套试卷。

在描述算法前，先解释几个试题属性项的表示。

试题表的结构如表1所示，表1 试题表结构序号字段名类型宽度说明 1 课程代码字符型72 试题号字符型字符型 4 试题唯一标识号3 题型码 1 试题类型代码4 难度字符型 1 试题难度5 范围字符型10 试题所涉及的章节（知识点）6 文本内容备注型 4 试题题面（直接录入的）7 对象内容通用型 4 试题题面（通过OLE方式嵌入）8 文本答案备注型 4试题答案（直接录入的）9 10 对象答案 nr_fg 通用型逻辑型 4 1 试题答案（通过OLE方式嵌入）题面(试题内容)是文本或对象11 da_fg 逻辑型 1答案是文本或对象12 Slct1逻辑型 1 该题在试卷1中是否抽中13 Slct2 逻辑型 1 该题在试卷2中是否抽中14 Slct3 逻辑型 1 该题在试卷3中是否抽中15 Stxh1 数值型 2 题型中的小题序号（试卷1）16 Stxh2 数值型 2 题型中的小题序号（试卷2）17 Stxh3 数值型 2题型中的小题序号（试卷3）18 Stxh 数值型 2 题型中的小题序号(输出试卷) 19 Zrjs 字符型10 责任教师20 stbg数值型 2 试题曝光度其中范围字段表示该试题涉及的知识点，其格式为：知识点1，知识点1，，例如，范围的值可以为1.1，3.2，5.3；难度字段表示该试题的难度等级（分为1、2、3级）；曝光度字段表示该试题在规定日期内的抽取次数；slct1字段表示该试题是否被第1套试卷抽中（为真即抽中，为假即未抽中），slct2、slct3字段与此类似；stxh1字段表示该试题在第1套试卷中某一题型下的小题序号，stxh2、stxh3字段与此类似。

组卷算法研究与实现赵永虹【摘要】研究并实现了一种符合实际需求的组卷算法,它是题库建设及计算机自动生成考核试卷的核心技术.该组卷算法的目的是保证自动组卷的快速、合理并符合试卷基本要求和教师专门要求,采用的方法是反复随机筛选法,搜索本卷未抽取的试题,逐一用多个要求的条件判断该题是否符合要求,每搜索一次后若题量未够,则进行下一次搜索并放松条件(即去掉一个判断).在对多门课程题库的多次组卷结果的分析后,该算法能很好地满足在知识点上分布平均,最近曝光度低、难度符合要求,一次抽出的各套试卷之间重复题少.该算法已应用于在电大多门课程的考核出题中,结果表明其减轻了教师的大量重复性工作,而且能保证考核的有效性和合理性.%A algorithm of test paper generation according to the actual demand is proposed.It is the key technology for building a bank of test items and automatically generating an examination paper by computer.The bank of test items and computer autamatically-generating system of test papers are the efficient means to select talents and objectively evaluate teaching level.It embodies the principle of separation between teaching and testing, and provides a direction for the future test.At the same time, the system can reduce a great deal of the periodically repeated work and help improve teaching quality.The basic characteristic of test papers is analyzed.The algorithm of test paper generation and the realization of the algorithm are described The key process and difficult points of the algorithm are explained in detail.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)004【总页数】5页(P42-45,49)【关键词】试题库;组卷;抽题算法;反复随机筛选法【作者】赵永虹【作者单位】四川广播电视大学,四川,成都,610073【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP302.70 引言课程考试作为学校教育的一个必不可少的重要环节，具有周期性特点。

在线考试组卷规则
在线考试组卷规则主要包括以下两种方式：
1. 随机组卷：这是在线考试中常用的组卷方式。

出卷管理员从系统题库中按照试题分类、题型、试题难易程度进行筛选，设置相应的抽题数量后，系统会根据随机、去边缘化的抽题规则进行组卷，以确保每个考生的试卷都不相同。

这种方式不仅可以展现试题的多样性，还可以在一定程度上防止考试作弊的发生。

前提条件是系统题库中要有足够数量的试题，试题数量越多效果越好。

2. 固定试卷：即手动选题组卷，固定抽题组卷，每个考生考试的题目都是相同的。

考试组织者从题库中选择题目添加到试卷中，可以手动确定选择题目，也可以使用固定抽题组卷设置需要抽取题目的数量、类型、难易程度，从而控制试卷的具体难度。

此外，在线考试题库系统也可以对试卷类型和组卷方式进行自由组合，根据不同的考试场景需求，满足考试组卷的需要。

具体组卷方式有以下几种类型：公开固定试卷、公开随机试卷、非公开固定试卷、非公开随机试卷。

其中公开试卷部分可以增加校验密码，同时所有试卷类型还支持添加付费功能。

请注意，不同的在线考试系统可能有不同的组卷规则和功能，建议查阅具体系统的使用说明或咨询系统管理员获取更详细的信息。

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NewlD()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。

自动组卷算法假如我们需要自动组卷，我们需要一定的算法来生成内容。

现在，我们就来介绍一种可以用来自动组卷的算法，这个算法可以用来生成文本内容，并且将其按照指定的列表划分好，使得生成的内容更加有组织，更加易于阅读。

首先，我们需要定义生成文本的主题和范围，这可以是一篇讲解某种知识点的文章，也可以是一篇新闻报道等等。

然后，我们需要收集一些有关这个主题的信息，例如相关定义、事实和数据等等，这些信息可以来源于书籍、网站、新闻报道和其他文献材料。

接下来，我们需要定义生成文本的结构和目录，这可以用来指导我们生成文本的内容和组织方式。

例如，我们可以定义一些主要章节和子章节，然后为每个章节和子章节编写一个简要的概述和主题。

然后，我们需要选择一种合适的文本生成模板来生成文章，这个模板可以用来指导我们生成文章的结构和内容。

例如，我们可以使用一种基于模板的语言生成器，它可以根据用户提供的输入内容和选项来生成合适的文本。

在这个过程中，我们可以使用一些技巧来生成合适的文本，例如使用关键词和短语来引导读者关注文章的主要内容。

最后，我们需要对生成的文本进行排版和编辑，使其更加具有可读性和吸引力。

例如，我们可以将文本分成段落，并为每个段落添加标题或小标题，这样读者就可以快速了解文本的结构和主题。

同时，我们可以使用一些图片、表格和图表来更好地展示文本的内容，并吸引读者的注意力。

综上所述，自动组卷算法可以帮助我们快速生成文本内容，并将其按照指定的列表划分好，从而使得我们可以更加方便地阅读和理解文章。

通过使用这种算法，我们可以大大提高我们的写作效率和准确性，同时也可以使得我们的研究成果更加易于分享和传播。