遗传算法在智能考试系统中的应用

（． 生态 工程 职业技 术学 院 １ 广西 现代 教育 技术 中心 ，广西 柳州 ５ ５０ ； ４ ０４
２ ． 南宁职业技术学院 现代教育技术 中心，广西
南宁
５０ ０） ３０ ８
［ 摘
要】基于 ＷＥ Ｂ的考试 系统是现代考试 系统发展 的趋势 。智 能组卷 系统是考试 系统 中的一个关键组成部
一
份有 Ｎ道题 目的试卷 ，可以构建出一个 Ｎ ８ ＊ 的矩
ｓ ∑ｗ， 。 其中：８ ａｃ ＝ ｉ ａ Ｗ， ｉ １ ＇ ￣ ＝ － ｓ
ｉ＝ ｉ
ｓ ａｌ
，
ｃ
（１ １）
阵 Ａ 以便于存储从试题库中抽取的满足要求的题 目。 ，
对于多约束优化问题 ，不是全部条件能够都可 以得到满足。 因此在碰到这类问题的时候 ， 为满足重 要的约束条件 ， 可以适 当地放宽另外一些约束条件 ，
匆宁软 字既 学 放 ’ 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｎ ｉｇＰ ｌｔｃ ｎｃ ｏ ｒａ ｎｎ ｏｙｅ ｈ ｉ ｏ Ｎａ
２ １ 年第 １ 卷 第 ６期 ０ １ ６
２ Ｖ０ ． ６ ０１ １ １１ Ｎｏ６ ．
遗算在 能试统的用 传法智考 系中应
韦 宁 郑 勇 杰
的核心 问题 。
在这 个 过程 中 ，组 卷 系 统 应 当 尽 量 满 足 难 度
系数值小于或等于 Ｘｉ １ ０的试题分数在 试卷 ｉ＝ …１１ （
中 所 占 比例 是 Ｂ。 题 难 度分 布 的计 算 方法 基 于 曲 试
２试题难度设计 ．
想要使考生的成绩大致呈正态分布 ， 那么试卷 的试题难度就应该呈正态分布 ， 试题难度分布密度 函数 劲量 拟合 成式 ： ‘
现智能组卷 、 智能阅卷 ， 在大规模考试 中具有重要的
数分别是 ： 一 ｘ。 Ｘ ， 。设定均值 Ｉ ０ ， 。 ｘ ． 难度系数 ≤ ＝５ ｘ 的试题分数为试卷总分比例的 Ｂ： ｉ ｉ
Ｂ ｉ ＝ （） ２
意义。 与传统 的人工组卷 、 人工 阅卷相 比较 ， 大大减
轻 了教师的工作强度 ， 也有利于教学质量的提高。 所
当 Ｉ ０５ ｘｘ ０时 ， ｘ ． ｏｏ ） 该值 可 以由下式 计算 ： ＝ ＋ （＞
ｆ ｆ－ ｆ １ ＋ ｆｌ
Ｂ Ｊｆｄ Ｊｏｄ ｑ）＋。（ ｘ ＿ ｘｘ 。（ ｘ －０ ）＋ ｑ）牝Ｊ ｆｄ Ｊｏ） ｑ ｘ ｘｘ ｑ ｄ ｘ
（） ３
组卷算法， 提高组卷效率和质量 ， 也是此类课题研究
其 中 为均值 ， 盯为方 差 。如 果 随机选 取 Ｎ个
１ ． 引言
在 计 算机 辅 助教 学 （ Ａ ） 域 中利 用计 算 机 实 Ｃ Ｉ领
拟合点 ， 那么 Ｎ的取值越大 ， 拟合 的效果也就越佳 ，
但 是计 算 就越 复 杂 。 根据 实 际 的情 况 ， １ 在 Ｏ个等 分 区间 内各选 一 个 点 ， 成 １ 形 ０个拟 合 点 ， 的难 度 系 它
‘ ｐ
＝— ‘ ， ） — 二 ｅ 撕 ，∈ 一 。 ∞ ｐ ｄ） — ｘ ｅ Ｘ （ 。， ） 【 ∈ Ｊ
（） １ ，
［ 日期］ １ — ５ １ 收稿 ２ １０— ８ ０
【 网络出版】ｔ ：ｗ ｈｔ Ｈ ｗｗ． ｋ．ｅ／ｃ ／ｅａｌ ５１ ６ ． ２ １ １ １．６ ８２ １ ０ ． ＿ ２ ．ｔ Ｃ ｐ ｃ ｉ ｔ ｍｓ ｔｉ４ ．２ ８Ｃ． １ １７１ ５ ．０ １ ６９ ０ ７ｈｍｌ ＮＫＩ４ — ２ ８Ｃ．０ １ １７１５ ．２ ｎ ｎ ｋ ｄ ／ ０ ４ ：５ １６ ／ ２ １ １ １．６ ８０ ７
Ａ ＝
（） ４
以便能找到问题 的最优解。针对多 目标优化问题 的
这个特性 ，要找到全部指标完全符合组卷者的要求
在矩 阵中的每列表示试题 的一种属性 ， 每行表 示一道试题 的各种指标 ，其 中 ａ ¨表示第一道试题 的题号屙 ｊ ， 生ａ 表示第 Ｎ道题 的知识点属性 。组卷 当中的约束条件 ，就是矩阵 Ａ中各列元素的分布 ， 的试题是极不容易的，一般情况下只能找到与组卷 者要求 误差 最小 的试 题 。 根据以上参数和公式 ，设用户输入的七项约束
１
线拟合 的思想 ， 具有数学理论依据 。 在曲线拟合的过
程 中， 动态并 且 随机 的选 择拟 合点 ， 并且 还具有 一 定 的规律 ，相 对 于静 态划 分难度 区间的方 法来说 更具 有 普遍 性 。
血＝２ ．
，
３ ． 指标 建模 试题
根据教育测量学理论 ， 试卷模式的指标主要包
以 ， 用计 算 机 和计 算机 语 言 实现 智 能 考试 系 统非 利
常重要。 然而， 组卷问题是一个多种约束条件下的优 化 问题 ， 传统 的采用数学方法设计 的组卷算法存在 组卷速度慢 、 成功率低 、 试卷质量不高等方面问题 ，
生 成 的试 卷 常常 需要 人 工调 整 。 因此 设计 一 个 好 的
遗传算法在智能考试 系统中的应用 （ ） 能力层次所 占分值 ｓ ， ７各 ｃｃ表示第 ｃ个认
知层 次 的总分 数 的计算公 式 为 ：
ｎ
括： 试卷满分值 、 总答题时间、 各类题型所 占分值、 各
知 识 点 所 占分 值 、 认 知层 次 所 占分值 、 卷 的难 各 试
度、 试卷区分难度 、 认知层次这八项指标。 那么， 组成
【 作者简介】 韦
宁（９１ ） ， １８一男 广西柳州人 ， 广西生态工程职业技术学院现代教育技术 中心助理工程师 ， 主要从事计算机网络技术研 究。
郑勇杰（９２ ）男 ， １７一 ， 广西桂平人 ， 宁职业技术学院现代教育技术 中心讲师 ， 南 主要从事计算机应分， 而遗传 算法是智 能考试 系统中最 常采用 的算 法。 通过讨论智能组卷 中遗传算法的几个 关键 问题 ， 出了合 提
理的设定 种群规模 、 变异参数 ， 免遗传算法过早收敛并增 强局部搜索能力、 避 整体稳定 性等 问题 的改进方法。 【 关键词］ 能组卷 ； 智 遗传算法 ； 遗传算子 ； 智能考试 系统 【 中图分类号ＩＰ １．２ Ｔ ３１ ５ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章 编号１０ ９ ３ ２ （０ １０ — ０４ ０ １ ０ — ６ １ ２ １ ）６ ０ ９ — ４