智能試題庫系統(tǒng)【文獻綜述】

1、畢業(yè)設計文獻綜述畢業(yè)設計文獻綜述計算機科學與技術計算機科學與技術智能試題庫系統(tǒng)智能試題庫系統(tǒng)摘要：對智能試題庫系統(tǒng)進行介紹，著重了解算法的選取，組卷因素的選擇，對遺傳算法進行了介紹。關鍵字：智能試題庫系統(tǒng)，遺傳算法，1引言隨著計算機技術的發(fā)展，計算機輔助教育作為一門新興的綜合學科，越來越受到廣大教育工作者的重視。在計算機輔助教育的研究中，組卷算法是評價考試系統(tǒng)好壞的一個主要因素，一個良好的組卷算法對于準確地檢驗學生學習成績和教師教學效果

2、起著非常重要的作用。因此如何設計一個算法從試題庫中既快又好地抽出一組最符合考試要求的試卷，是本文研究的目的。2組卷算法：2.1.隨機選取法【5】定義：根據(jù)狀態(tài)空間的控制指標，由計算機隨機的抽取一道試題放入試題庫，此過程不斷重復，直到組卷完畢，或已無法從題庫中抽取滿足控制指標的試題為止。該方法結構簡單，對于單道題的抽取運行速度較快，但是對于整個組卷過程來說組卷成功率低，即使組卷成功，花費時間也令人難以忍受。尤其是當題庫中各狀態(tài)類型平均出題

3、量較低時，組卷往往以失敗而告終。2.2回溯試探法【5】定義：這是將隨機選取法產生的每一狀態(tài)類型紀錄下來，當搜索失敗時釋放上次紀錄的狀態(tài)類型，然后再依據(jù)一定的規(guī)律（正是這種規(guī)律破壞了選取試題的隨機性）變換一種新的狀態(tài)類型進行試探，通過不斷的回溯試探直到試卷生成完畢或退回出發(fā)點為止，這種有條件的深度優(yōu)先算法，對于狀態(tài)類型和出題量都較少的題庫系統(tǒng)而言，組卷成功率較好，但是在實際到一個應用時發(fā)現(xiàn)這種算法對內存的占用量很大，程序結構相對比較復雜，

4、而且選取試題缺乏隨機性，組卷時間長，后兩點是用戶無法接受的，因此它也不是一種很好的用來自動組卷的算法。其中，B表示試題的區(qū)分度，H表示樣本中高分組在某題上所得的平均分，L表示樣本中低分組在某題上所得的平均分，K表示某題滿分。高分組和低分組一般各占樣本的25%～30%，最好取27%。一般來說，試題的區(qū)分度在0.4以上就被認為是很好的。在0.3～0.39之間，認為良好；在0.2～0.29之間，認為可以；在0.19以下，認為差，必須淘汰或加以

5、修改。對在校學生的達標考試，試卷的區(qū)分度不宜太高，因為它不是選拔性質的考試。但也不能過低，否則對學生的鑒別效果差，不能很好的達到考試的目的。一般區(qū)分度控制在0.2～0.3之間為宜。(6)分值。某小題的分數(shù)。(7)答題時間。完成某題估計所需的時間。上述所提到的屬性，在當今的自動組卷中，使用最多。5遺傳算法5.1遺傳算法概念：遺傳算法是以適應度函數(shù)（或目標函數(shù)）為依據(jù)，通過對群體中的個體進行遺傳操作實現(xiàn)群體內個體結構重組的迭代處理過程。在這