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基于B/S的开放教育试题库系统的设计与实现的开题报告一、选题背景及意义随着互联网技术的逐步成熟和广泛应用，网络教育已经成为教育领域重要的发展方向之一。
而在线教育的核心内容是教学资源建设，其中试题库作为网络教育的一部分，是网络教学的基础设施之一。
由于考试题目数量庞大且不可避免地存在不同程度的时效性和更新需求，设计和实现一个开放的、基于B/S的教育试题库系统已成为一个迫切的需求。
本系统旨在为在线教育提供高品质的试题库资源。
它不仅可以方便地为学生、教师和管理员提供试题管理、试题共享和试题应用的服务，而且还可以满足不同科目、年级和学科的教学需求，提高教学质量和教学效率。
二、论文主要内容1. 文献综述本部分主要阐述有关在线教育和试题库系统的国内外研究现状与发展趋势。
包括在线教育的概念、发展历程、特点；试题库系统的概念、功能、特点和发展现状。
2. 需求分析通过调查问卷和实地走访等方式，分析用户对试题库系统的需求和用户需求的分析。
包括系统功能需求、性能需求、界面需求和可靠性需求等。
3. 系统设计本部分主要包括了三个方面：系统总体设计、系统模块设计和数据库设计。
系统总体设计主要包括系统需求分析、系统结构设计、系统接口设计和系统安全性设计；系统模块设计将系统分为不同的功能模块，并对每个模块进行详细的功能描述；数据库设计则主要包括数据设计和数据表设计等方面。
4. 实现与测试本部分主要介绍系统的具体实现过程，并且提出了系统的测试方案和测试结果。
具体内容包括系统架构、程序实现、数据库实现和测试分析等方面。
三、预期成果本论文的预期成果是设计和实现一个完整的、基于B/S的在线教育试题库系统。
该系统将包括但不限于以下主要功能模块：1. 用户模块：学生、教师和管理员登录注册模块，个人信息管理模块等；2. 题目模块：题目分类管理模块、题目录入模块、题目审核模块等；3. 练习模块：按照题目分类和难度级别选择不同题目范围的试题练习模块；4. 考试模块：按照不同的考试类型、科目和年级组织考试、阅卷、成绩统计等相关任务的考试模块等；5. 成绩查询模块：学生或教师可以查看个人或班级的历次考试和练习成绩。
智能试卷生成系统开题报告智能试卷生成系统开题报告一、引言近年来，随着信息技术的快速发展，智能化已经渗透到各个领域。
在教育领域，智能试卷生成系统的出现为教育教学带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨智能试卷生成系统的设计与实现，旨在提高试卷生成的效率和质量，为教育教学提供更好的支持。
二、背景与意义传统的试卷生成方式通常是教师手工编写试题，这种方式存在着一些问题。
首先，手工编写试题需要耗费大量的时间和精力，对教师来说是一项繁重的工作。
其次，由于人为因素的存在，试题的难易度和质量难以保证。
最后，试题的重复利用率较低，无法充分发挥试题资源的价值。
而智能试卷生成系统的出现正是为了解决这些问题。
它可以根据教学要求和学生特点自动生成试题，大大减轻了教师的工作负担。
同时，系统可以根据试题难易度和质量要求进行智能调整，保证试题的质量。
此外，系统还可以进行试题的组合和重组，实现试题资源的高效利用。
三、系统设计与实现智能试卷生成系统主要包括试题库管理、试卷生成和试卷评价三个模块。
1. 试题库管理模块试题库管理模块是系统的核心模块，它负责试题的录入、编辑和管理。
教师可以通过该模块将自己编写的试题录入系统，并进行分类和标签的设置。
同时，系统还可以自动从互联网上收集试题，并进行整理和归类。
试题库管理模块还可以对试题进行版本管理和权限控制，确保试题的安全性和可追溯性。
2. 试卷生成模块试卷生成模块是系统的重要功能之一，它根据教学要求和学生特点自动生成试卷。
系统可以根据试题的难易度、知识点的覆盖程度等因素进行智能调整，生成符合要求的试卷。
同时，系统还可以根据试题的重要性和难度进行权重的设置，实现试题的精准组合。
此外，系统还可以根据学生的学习情况进行个性化试卷的生成，提供有针对性的学习支持。
3. 试卷评价模块试卷评价模块是系统的辅助功能，它可以对试卷进行自动评价和分析。
系统可以根据试题的难度、区分度、信度等指标对试卷进行评价，并提供相应的建议和改进措施。
智能考试系统开题报告1. 背景随着科技的快速发展和人工智能的日益成熟，传统的考试方式逐渐显示出一些不足之处。
传统的考试需要人工监考，容易出现人为错误和主观评分偏差的问题。
另外，考试过程中的作弊行为也给考试结果的准确性带来了挑战。
为了解决这些问题，智能考试系统应运而生。
2. 目标本文档旨在介绍并阐述智能考试系统的设计和实施，重点讨论系统的核心功能和技术实现。
3. 系统的核心功能智能考试系统具有多项核心功能，如下所示：3.1 自动阅卷系统通过人工智能技术，能够自动识别和评分学生答卷，避免了传统考试中因人工评分带来的误差和偏差。
系统可以准确地评估学生的答案，提供客观准确的分数。
3.2 作弊检测智能考试系统通过各种技术手段能够监测学生在考试过程中的作弊行为，如使用手机、查看其他资料等。
系统可以实时观察学生的考试行为并记录异常行为，以提供给教师进行后续的处理。
3.3 自适应测试智能考试系统可以根据学生的学习情况和能力水平，智能地调整考试难度和题目类型。
系统可以根据学生的回答情况动态调整难度，以保证考试的公平性和准确性。
3.4 数据统计和分析系统能够自动地对考试数据进行统计和分析，为教师提供详细的学生成绩报告和分析结果。
教师可以根据这些数据了解学生的学习情况和问题所在，以更好地指导和辅导学生。
4. 技术实现为了实现智能考试系统的核心功能，需要使用一系列的技术手段和算法。
主要的技术实现包括以下几个方面：4.1 自然语言处理系统需要通过自然语言处理技术，对学生的答卷进行语义分析和评估。
通过分析学生的回答内容，系统可以判断答案的准确性和逻辑严谨性，并给出相应的评分。
4.2 图像识别为了监测学生的作弊行为，系统需要使用图像识别技术。
通过监控摄像头和其他图像设备，系统能够实时识别学生的行为并判断是否有作弊行为的发生。
4.3 机器学习系统可以利用机器学习算法对学生的学习情况和能力进行预测和分析。
通过对学生答卷数据的分析和建模，系统可以根据学生的回答情况动态调整考试难度，以提供合适的题目给学生。
通用试题库系统的研究与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的普及，网络教育也越来越受到人们的关注。
网络教育不仅可以让学生不受时间和空间限制地学习，而且可以让教师不受地域限制地教授知识。
然而，在这种教育模式下，如何进行有效的学习评估和考核也成为了一个重要问题。
试题库系统是解决这一问题的有效手段之一。
试题库系统可以让教师根据自己的实际情况，自主制定试题，而学生则可以根据自己的需要进行练习和测试，从而达到真正的自主学习。
二、选题意义1. 提高教学质量。
试题库系统可以让教师根据自己的实际情况制定试题，并根据学生的实际情况进行个性化辅导，从而提高教学效果。
2. 促进学生自主学习。
学生可以根据自己的需要进行练习和测试，从而达到真正的自主学习，提高学习效果。
3. 提高教育信息化水平。
试题库系统是教育信息化的一种实践方式，它可以让教育信息化得到更好的应用，进一步推动教育信息化的发展。
三、研究目标本研究旨在设计一款通用的试题库系统，实现试题编辑、试题存储、试题分类、试题检索、试题评估等功能，从而帮助教师更好地进行教学，帮助学生更好地进行学习。
四、研究内容1. 系统需求分析。
对试题库系统进行需求分析，明确系统功能和性能要求。
2. 系统设计。
对系统进行总体设计和详细设计，包括系统架构、数据结构和算法设计等。
3. 系统实现。
采用Java语言和MySQL数据库实现系统。
4. 系统测试。
对系统进行功能测试、性能测试和安全测试，保证系统质量和稳定性。
五、研究方案1. 系统需求分析。
使用面向对象的方法，对试题库系统进行需求分析，明确系统功能和性能要求。
2. 系统设计。
采用面向对象的设计思想，对试题库系统进行总体设计和详细设计，包括系统架构、数据结构和算法设计等。
3. 系统实现。
采用Java语言和MySQL数据库实现系统，采用Spring、Hibernate等开源框架，以及HTML、CSS、JavaScript等前端开发技术。
4. 系统测试。
基于SOA试题库自动组卷系统的设计与开发的开题报告一、研究背景与意义在传统的教育考核中，试卷的命制一般采用手工编写的方式。
试卷编辑人员需根据教学大纲或课程标准，筛选相关教材内容，再按照知识点、难易程度等进行组合，最终形成一份试卷。
但是，这种方式不仅费时费力，而且可能对试卷的质量也产生一定的影响。
为了解决这个问题，利用计算机技术实现试卷的自动组卷是一个可行的思路。
SOA（Service-Oriented Architecture）是一种基于服务的软件架构，能够实现跨平台和语言的调用和协作，并且易于扩展和维护。
此外，SOA 还可以促进不同应用程序之间的信息共享和交换。
因此，在构建试题库自动组卷系统时采用SOA架构，不仅能够提高系统的可扩展性和可维护性，还能够实现试题库与试卷生成服务之间的松耦合，使系统更加灵活高效。
二、研究内容与目标本项目旨在利用SOA架构实现试题库自动组卷系统，主要包括以下内容：1. 试题库的设计与实现：开发包含多种题型的试题库，根据知识点、难易程度等条件检索试题，并将检索结果返回给试卷生成服务。
2. 试卷生成服务的设计与实现：开发试卷生成服务，根据具体要求，从试题库中检索试题，组合成一份试卷，并可生成答案和解析等相关内容。
3. 系统界面的设计与实现：开发用户友好的系统界面，供教师或管理员使用，实现试卷生成服务参数的配置和试卷结果的查看等功能。
实现以上内容后，本项目的主要目标如下：1. 实现试题库与试卷生成服务之间的松耦合。
2. 提高试卷组卷效率和质量。
3. 构建用户友好的系统界面，方便教师或管理员使用。
三、研究方法与方案本项目将采用以下研究方法和方案：1. 采用SOA架构实现试题库自动组卷系统，借助开源平台和框架进行开发，如Spring、MyBatis、Dubbo等。
2. 设计和实现试题库和试卷生成服务之间的接口，根据SOA的原则进行服务拆分，保证每个服务都满足单一职责原则。
3. 开发系统界面，采用前后端分离的方式实现，前端使用Vue.js，后端采用Spring MVC框架提供RESTful接口。
试题库建设及组卷系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着教育的发展和科技的进步，学习方式在逐渐地发生变化。
数字化教育已经成为了未来的发展方向。
而试题库建设及组卷系统是数字化教育中至关重要的部分。
试题库建设及组卷系统可以帮助教师高效地组织和管理试卷，为学生提供更好的学习体验。
目前，大多数学校还在使用传统的试题管理方式，试题存储在试卷本或者电子文档中，试题的汇总、整理和存储需要消耗很多的时间和人力，同时也容易出现试题的错漏，给试卷的组织和管理带来了一定的困难。
建设试题库及组卷系统可以解决这些问题，提高试卷的质量和效率，同时也方便了教师的工作。
二、选题意义试题库建设及组卷系统可以为学校带来以下几方面的意义：1. 提高试卷的质量和效率：试题库及组卷系统能够减小试卷组织和管理的工作量，同时还能保证试题的准确性，避免了人为的错误和疏漏，从而提高试卷的质量和效率。
2. 统计出科目、知识点掌握情况：试题库及组卷系统还具有对学生考试成绩的统计与分析功能，能够把学生的考试成绩进行分类汇总，并对试题的难度和出题的情况进行分析，为教师提供针对性的教育改进建议。
3. 促进教学发展：通过试题库及组卷系统的建设，教师们可以更专注于教学内容本身，而不是困于试卷的整理和管理，这样可以有效提高教师的工作效率，同时也能够促进教学发展。
三、选题内容本项目的主要研究内容是试题库建设及组卷系统的设计与实现。
具体而言，研究内容包括以下几个方面：1. 试题库建设：通过对试题进行分类和整理，构建一套完整的试题库，实现试题的长期存储和管理，确保试题的正确性和及时性。
2. 组卷系统的设计：依据教学需求，设计试题自动组卷和手动组卷的功能，实现试卷的快速组织和管理。
3. 统计及分析功能的实现：通过对学生成绩的统计及分析，实现对学生学习情况的跟踪和分析，并对试题的难度和出题情况进行分析，为教师提供教育改进的建议。
四、研究方法本项目采用的研究方法主要有两种：文献综述和实践研究。
智能化组卷系统的研究和实现的开题报告一、研究背景及意义随着信息技术的不断发展和教育教学的变革，人们对于教育教学质量的要求也不断提高。
试卷作为一种考核方式，不仅能够反映出学生的学习成果，而且也是教育教学质量的重要指标之一。
因此，优质试卷的编写和评估是教育教学质量保障的重要一环。
传统的试卷编写方法主要是人工编写，这种方式存在着效率低、易出现重复、背题等问题。
而智能化组卷系统则可以自动地根据不同的需求和要求生成合适的试卷，大大提高了试卷编写的效率和质量，具有很大的应用前景和推广价值。
二、研究内容和目标本研究将围绕智能化组卷系统的设计、开发和评估展开。
具体研究内容如下：1.分析和研究现有的智能化组卷系统的特点和优缺点，探讨适合本项目需求的组卷算法与模型。
2.设计并实现智能化组卷系统，包括试题库的建立、试卷设计算法与模型的建立、试题筛选、试卷生成等模块的开发。
3.对系统进行测试和评估，验证系统的性能和实用价值，分析可行性及代价，提供有力的技术支持和决策依据。
三、研究方法本研究将结合理论分析和实验研究方法，确保实现项目目标的同时提高本研究的实用性和推广价值。
具体研究方法如下：1.文献综述法：对智能化组卷技术的研究现状进行广泛的调查和分析。
2.问卷调查法：通过问卷调查了解用户对智能化组卷系统的需求和期望，为系统设计提供指导。
3.面试法：对试题库建立、试卷生成算法等方面的专家进行深度的访谈和交流，收集实用的建议和经验。
4.实验方法：通过构建试题库、试卷生成算法等实验模型，进行系统设计与性能测试，评价系统实用价值。
四、研究进度与计划本研究计划以2021年4月为起点，以2022年5月为终点，具体的进度计划如下：1.4月-5月：制定研究计划；调查和综述现有的组卷系统研究；确定组卷算法与模型。
2.6月-8月：建立试题库；实现试卷生成算法与模型。
3.9月-11月：开发组卷系统，并进行初步的测试；对系统进行优化与加强。
4.12月-2月：对系统进行综合测试，收集用户反馈，改进系统。
在线考试系统开题报告在线考试系统开题报告一、研究背景随着信息技术的快速发展，网络已经深入到我们生活的方方面面。
在线考试系统作为一种新兴的教育技术工具，为学生和教师提供了更加便捷和高效的考试方式。
传统的纸质考试不仅耗费大量纸张，还需要大量的人力投入来组织和管理。
而在线考试系统则可以实现自动化的考试过程，节省时间和资源。
因此，研究在线考试系统的设计和实施，对于教育教学的改进具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在设计和实施一套高效、安全、可靠的在线考试系统，以提高教育教学的效率和质量。
具体目标包括：1. 开发一个用户友好的在线考试平台，方便学生和教师的使用。
2. 设计一套完善的考试管理系统，包括试题库管理、考试安排和成绩统计等功能。
3. 提供多样化的考试形式，包括选择题、填空题、简答题等，以满足不同科目和教学目标的需求。
4. 加强系统的安全性，保护考试内容和学生隐私的安全。
三、研究方法本研究将采用以下方法来实现研究目标：1. 调研：通过查阅相关文献和调研现有的在线考试系统，了解其设计和实施的经验和问题。
2. 需求分析：与教师和学生进行访谈和调查，收集他们对在线考试系统的需求和期望。
3. 系统设计：根据需求分析的结果，设计系统的功能和界面，确定系统的技术架构和数据库设计。
4. 系统开发：使用合适的开发工具和编程语言，开发在线考试系统的前后端功能。
5. 系统测试：进行系统的功能测试和性能测试，修复系统中的bug和问题。
6. 系统部署：将开发完成的在线考试系统部署到服务器上，确保系统的稳定运行和安全性。
四、研究意义在线考试系统的研究和实施将对教育教学产生积极的影响：1. 提高效率：在线考试系统可以自动化地完成试卷的生成、批改和成绩统计等繁琐的工作，大大节省了教师的时间和精力。
2. 提升质量：在线考试系统可以提供实时的反馈和评估，帮助学生及时发现和纠正学习中的问题，提高学习效果。
3. 促进公平：在线考试系统可以确保考试的公平性和准确性，避免了传统纸质考试中的作弊和人为评分的问题。
1.主要研究内容1.1主要内容:本课题的研究对象是网络教学系统。
本人负责试题库管理模块的设计和实现。
如何利用JSP，JA V A，MySQL，TOMCAT等相关技术和工具来实现B/S架构的试题库管理系统是本课题研究的主要内容。
以下具体功能的介绍：(1) 用户登录功能：验证用户登录的合法性，本系统分为教师登录和学生登录两种模式，从数据库中匹配相对应的用户信息，成功登录后自动跳转到主菜单页面。
(2) 主菜单页面功能：根据用户登录的权限不同，教师用户可以浏览试题库中的试题，并且可以对试题进行添加、修改、删除等维护性操作；学生用户只可以对试题库中的试题进行浏览。
试题浏览的实现：在浏览页中可以选择科目，章节。
以便于浏览，对试题分页显示。
试题修改的实现：在修改试题的过程中，为避免误操作使不应改动的试题发生改动，在用户单击确定按钮后，增加了提示对话框。
只有当用户在提示对话框里单击了“是”按钮，确认了确实要修改，才能将变化后的试题存入题库。
删除功能的实现：与试题修改相类似，要想删除某道试题，也须先将焦点置于该题，然后单击删除确定按钮。
(3) 系统管理模块：该模块专门提供给系统管理员使用，其他用户不得使用该模块功能。
该模块提供如下功能：系统管理员依据教师的员工编号和学生的学号为登录ID，对用户可执行添加删除操作，统一设置初始密码。
2.研究意义与国内外研究现状2.1研究意义由于网络教学可以实现信息资源共享，在网上组织最优秀的教材和教法，使学习者在网上可以学到最新的知识，因此是教学改革发展的方向。
通过本项目的研究与实践，使网络教学更能为学习者提供一个建构主义的学习环境，充分体现学生的首创精神，学生有更多的机会在不同情境下去运用他们所学的知识，而且学生可以根据自身的行动的反馈来形成对客观事物的认识和解决实际问题的方案，从而提供网络教学的质量。
网络环境下的教学与传统教学，不仅是教学环境的不同，在教学内容、教学手段、教学传播形式上都有本质的区别。
基于智能组卷策略的测评系统研究和实现的开题报告一、研究背景随着教育信息化建设不断推进，测评系统已成为教育教学的重要组成部分，也是中小学教学管理的重要手段。
传统的测评系统通常采用固定试题库，同时由于试题的难易度、内容、形式等方面的限制，其测试效果难以得到拓展。
因此，选用智能组卷算法进行试题选取已成为一种趋势。
智能组卷算法能够灵活地挑选试题，以达到更加客观的测评结果。
而智能组卷策略是在教育大数据的基础上建立的，通过分析学生的个人能力、学科特性、学习习惯等信息，自动生成适合学生的试卷。
如何基于智能组卷策略实现高效率、客观化的测评系统是本研究的主要课题。
二、研究目标本文旨在通过研究智能组卷策略，设计和实现一种适合教学教育应用的测评系统，旨在为学生提供更具针对性、更加科学的测评分析，便于教育工作者更好地指导学生学习，发现学生的潜力、优势和不足，以及不断改进和提高教育教学质量。
三、研究内容（1）智能组卷算法研究：针对智能组卷策略中试题选取的问题，分析各自之间的差异性，优化试题库的构建，结合学科特性、难度系数、知识点覆盖等信息进行试题选取；（2）测评系统设计：对上述智能组卷算法进行系统分析，并设计模块和执行流程，并采取适当的技术手段实现对各个模块的整体控制；（3）测评系统实现：参考互联网技术的发展，采用Python语言实现测评系统的核心功能，并通过开发工具完成UI界面的设计和开发，以便用户使用和查询；（4）测评系统评价：通过对生成的试卷的模拟测试和实际使用情况，验证本文提出的测评系统的高效性、准确性、易用性、可扩展性等特点。
四、研究意义通过基于智能组卷策略的测评系统，能够解决传统测评系统中试题固定、难易度标准一致等问题，提供更加针对性、全面性的测评分析，让教育者更好地发现和指导学生的发展，以适应教育教学的不断变化，提高教育教学的效率和质量。
五、研究过程（1）资料收集：收集有关智能组卷策略、测评系统等方面的权威资料、文献材料和参考书籍；（2）智能组卷算法研究：对智能组卷策略进行分析，并对其算法进行研究；（3）系统设计：根据智能组卷策略和测评系统的特点，进行系统的设计；（4）系统实现：采用Python语言实现系统核心功能，并进行UI界面的设计和开发，同时开发测试程序进行测试；（5）系统评估：对生成的测试结果进行数据分析和评估。
毕业设计开题报告计算机工程智能试题库系统的设计与实现一、选题的背景与意义随着计算机技术的发展，计算机辅助教育作为一门新兴的综合学科，越来越受到广大教育工作者的重视。
在计算机辅助教育的研究中，组卷算法是评价考试系统好坏的一个主要因素，一个良好的组卷算法对于准确地检验学生学习成绩和教师教学效果起着非常重要的作用。
组卷算法是按照一定的要求，由计算机自动地从试题库中选择试题，组成符合总分、总时间要求和试题题型、试题数量、知识点、难度等约束条件要求的试卷。
由于组卷要求生成的试卷能最大程度地满足用户的不同需要，并具有随机性、合理性。
因此如何设计一个算法从试题库中既快又好地抽出一组最符合考试要求的试卷，是本文研究的目的。
本系统设计以减轻教师在出题、组卷、测试过程中的负担为目标, 帮助教师尽可能方便、快速、准确地按照教材大纲、教学方法和教学风格，组织和建立试题库，及根据不同测评面的要求，有效地生成有针对性的测评试卷。
本系统出题方便、规范，能形成海量题库管理环境，并能通过随机组卷防止泄题和作弊，教师在短时间内可以按自己的要求完成一套考试组卷，在数秒以内可以完成一套试卷答案，节省了教师的时间。
目前的组卷算法大致可以分为三类：1. 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。
2. 回溯试探法：这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的用来自动组卷的算法。
3. 遗传算法：模拟自然界自然选择遗传机制进行搜索寻优的方法，通过模拟生物在染色体层面的各种遗传优化作用而设计人工寻优方法，GA本质上是一个群体迭代过程，从一个随机的初始群体出发，依据优胜劣汰原则．通过竞争、选择、繁衍、变异等遗传操作，产生性能更优的下一代群体。
直到满足环境约束酌优良体或合乎具体的应用准则为止。
分析上述两种算法的优缺点，不难发现，在限制条件状态空间的控制下，随机选取法有时能够抽取出一组令用户满意的试题。
只不过由于它随机选取试题的范围太大，无法确定目前条件下哪些区域能够抽取合适的试题，反而可能在那些已经证明是无法抽取合适试题的区域内反复选题，进行大量的无效操作进入死循环，最终导致组卷失败。
回溯试探法组卷成功率高，但它是以牺牲大量的时间为代价的，对于现今越来越流行的考生网上随机即时调题的考试过程来说，它已不符合要求。
因此,必须结合以上两种方法寻找一种新的改进算法，这种算法要具有全局寻优和收敛速度快的特点。
遗传算法（Genetic Algorithms）以其具有自适应全局寻优和智能搜索技术，并且收敛性好的特性能很好的满足自动考试组卷的要求。
二、研究的基本内容与拟解决的主要问题：研究的基本内容：1，搭建一个基于web的基本构架。
2，完成登录界面，管理界面，出题界面。
3，完成与题库的数据库连接。
找到合适的出题算法4，出题要求满足用户的特殊要求。
如试卷的增加删减，难度的选择，题型的选择等等。
5，完成与嵌入word的接口。
拟解决的主要问题为：1、建立基于web的智能组卷系统，如登录界面，管理界面，出题界面。
寻找到最合适的出题算法。
2、组卷要求实现个性化选择：如难度的选择，题型的选择，分数的设定，试卷的增减等。
3、尝试完成组卷系统与Word相嵌入，实现试题与答案的排版。
三、研究的方法与技术路线：1、本系统的功能：根据教师的要求，组成最接近要求的试卷。
其中包括用户功能的管理，试卷的增减，试题的增减，答案的修改，难度分数的设置，重复利用率的设定等。
系统基于Web，让教师可以随时登陆，且具有最新的试题库。
2、系统功能结构图如下：3、试题库智能组卷的遗传算法：（1）遗传算法的基本思想大自然的生物进化中, 一个生物群体要经过交配、变异、自然选择的过程, 形成下一代群体, 如此循环下去, 不断进化, 最后生存下来的总是最优的。
将这种思想运用到算法中去, 就形成了遗传算法, 它的基本结构可描述为:随机初始化种群p ( 0) ={ x 1, x2,…, x n} ; t = 0;计算p ( 0) 中个体的适应值;while( 不满足终止准则) do{ 根据个体的适应值及选择策略从p ( t ) 中选择生成下一代的父体p ( t ) ;执行杂交、变异和再来生成新的种群p ( t + 1) ;计算p ( t + 1) 中个体的适应值;t = t + 1}在设计遗传算法时, 通常按以下步骤进行:a 确定编码方案: 遗传算法求解问题, 一般不是直接在问题的解空间上, 而是利用解的某种编码表示。
b 确定适应函数: 适应值是对解的质量的一种度量, 解的适应值是演化过程中进行选择的依据。
c 选择策略的确定: 优胜劣汰的选择机制使得适应值好的解有较高的存活概率。
d 控制参数的选取: 控制参数主要包括种群规模, 算法执行的最大代数, 执行不同的遗传操作的概率及一些辅助性的控制参数。
e 算子的设计: 主要有杂交、变异和再生。
f 确定算法的终止准则。
（2）试题组成中相关因素及遗传算法a相关因素一套试卷的构成需要涉及很多因素, 试题的章节、题型、难度、区分度、时间等多个项目。
在试卷中每一道试题包含着诸多属性, 其中与组卷有关的属性有如下6 项:①章节: 试题内容所属的篇章。
②题型: 试题的题型, 一般有判断题、填空题、选择题、问答题、改错题、证明题、计算题等。
③难度系数: 教学内容按要求可分为3 个层次: 了解、熟悉、掌握。
相应题目的难度系数:NDXS = 1- ( 平均分/ 该题满分)④区分度: 试题对考生的水平鉴别和区分程度的指标。
⑤分数: 该试题的分数。
⑥时间: 完成该题需要时间的估计值。
b 数学模型一道试题是由上面所述的6个因素所决定的, 也就是一个6 维向量( x 1, x 2, …, x6) ( xi 是第i 个属性) 可以确定一道试题, 对于一套有n 道试题的试卷, 实际上就是决定一个n 6 矩阵x 1, 1 x 1, 2 … x 1, 6x 2, 1 x 2, 2 … x 2, 6s= …………xn, 1 xn, 2 … xn, 6这是一个问题求解中的目标状态矩阵, 由上面的分析可以得出, 目标状态矩阵应满足如下约束条件:①: NDXS( 难度系数) =∑=ni1x i, 3/ 总分( 用户给出)②: time ( 时间)= ∑=ni1x i, 6( 用户给出)③:FS( 分数) = ∑=ni1xi , 5( 用户给出)④:QFD( 区分度) =[ ∑=ni1xi , 1x i, 5]这是一个多重约束目标的问题, 且目标状态不唯一,c 遗传算法的应用①适应值函数取适应值F = ( x i ) = F( ri ) , 其中F是一个比例函数, r i 是群体中个体x i 按照满足上述条件个数排序的序号, 最好的个体序号为1, 次最好的个体序号为2, 最差的为M。
对于比例适应函数F, 因为指数比例既可以让非常好的串保持多的复制机会, 同时又限制了其复制数目以免很快控制整个个体, 提高了相应串的竞争,所以我们采用指数比例变换方法, 其关系式为F( ri ) = exp (-Rri ) , R取值为- 0. 01。
②染色体编码这里我们用二进制编码, 形式为a1,a 2 ，… am, 其中m 为题库的总数,1 , 当i 题被选中ai =0 , 当i 题未被选中假设某套试卷有n 道试题, 则 1 2 。
m 要满足: ∑=Mi1aj=M③初始化群体用一维数组存储初始群体中每个个体的信息, 其中群体大小据需要得出, 每条串长度相同。
④杂交采用轮盘赌方式随机选择参加杂交的后代, 杂交点为串中间, 将父代的后半部分交换后产生新的子代。
这里必须辨别l ( k )的变化量是否小于0, 若是, 则需要重新进行选择, 直到否为止。
⑤变异[ 3]产生一个随机数r, 若小于pm, 则进行变异, 对每一段的部分基因座进行取反, 即若随机选取的等位基因为1, 则变为0; 反之变为1。
这里也必须辨别l( k)-l(k-1) 是否小于0, 若是, 则需要重新进行变异, 直到否为止。
⑥算法遗传算法的实现见下图：d 本课题中所用的关系①NDXS( 难度系数) =∑=ni1x i, 3/ 总分( 用户给出)②time ( 时间)= ∑=ni1x i, 6( 用户给出)④FS( 分数) = ∑=ni1xi , 5( 用户给出)⑤QFD( 区分度) =[ ∑=ni1xi , 1x i, 5]⑥∑=Mi1aj=M⑦适应值函数：F=exp(-0.01*Ri), r i 是群体中个体x i 按照满足上述条件个数排序的序号,⑦l(k+1)-l(k)<0,根据适应值得出的判断函数四、开发工具与环境介绍：软件环境为：WindowsXP系统，Office2007，IE7.0，Tomcat5.5，JDK1.6,eclipse6.0.1等。
本系统主要使用JSP/JA V A编程，与相关数据库结合使用JDBC技术。
主要技术介绍：JSP是Java Server Pages的简称，它是由Sun Microsystem公司于1999年6月推出，是基于Java Servlet以及整个Java体系的Web开发技术。
JDBC是用于执行SQL语句的Java 应用程序接口，由一组用Java语言编写的类与接口组成，在JSP中将使用JDBC来访问数据库。
研究的总体安排与进度：1,11月下旬，选题，收集资料，准备开题2，12月上旬，研读搜集的资料，完成试题库系统的分析工作3，12月下旬，准备开题4，1月，搭建基础构架。
5, 2月-3月，完成系统的基本功能6，4月-5月上旬，完善功能，完成与word的嵌入7，5月下旬，撰写论文，准备答辩。
五、主要参考文献：[1] 石志国著.完全手册，JSP网络开发详解:电子工业出版社, 2007年8月.[2] 蔡清万，李元香，文忠林著.试题库智能组卷的遗传算法：湖北民族学院学报( 自然科学版)，第18卷第3期[3] 陈晓东，王宏宇著. 一种基于改进遗传算法的组卷算法: 哈尔滨工业大学学报，第37卷第9期．[4] 高雪霞, 贾海龙著．智能组卷考试系统中的算法分析与改进：德州学院学报，第26卷第4期[5] 遗传算法在试题组卷中的应用, 付巍, 2008-06-09/blog/static/7937621220085955757475/[6] 刘彬，金涛，李阳明著．卢纪生遗传算法在试题组卷中的应用：燕山大学研究生部[7] 商俊燕著．智能组卷系统的研究与实现：中小企业管理与科技，2009年10月下旬（常州轻工职业技术学院）[8] 曾青松著．基于项目反应理论的Web考试系统的研究：计算机与现代化，2006年第8期．[9] Javascript: the definitive guide,2002 4th ISBN:0-596-00048-0[10] JavaScript: The Good Parts, 2008 ISBN:0596517742[11] 丁宝康，汪卫，施伯乐著．数据库系统教程：高等教育出版社[12] 徐茜，黄雪峰著．应用JSP开发动态Web页面,．。
