智能教學(xué)系統(tǒng)中的自動(dòng)組卷算法研究.pdf

1、智能教學(xué)系統(tǒng)中的自動(dòng)組卷問(wèn)題實(shí)際上是一個(gè)在一定的約束條件下多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法求解此類(lèi)問(wèn)題十分困難，自動(dòng)組卷的效率和質(zhì)量完全取決于試題庫(kù)的設(shè)計(jì)和自動(dòng)組卷算法的設(shè)計(jì)?；陧?xiàng)量反應(yīng)理論的智能考試系統(tǒng)興起于上世紀(jì)八十年代中期，它是智能教學(xué)系統(tǒng)及現(xiàn)代測(cè)量理論研究中的一個(gè)重要領(lǐng)域，它的特點(diǎn)是能夠根據(jù)考生能力的不同而由計(jì)算機(jī)從題庫(kù)中自動(dòng)選取難度與其能力相匹配的試題進(jìn)行測(cè)試，考試成績(jī)與題目的選取無(wú)關(guān)，可以更加準(zhǔn)確客觀地反映考生的實(shí)際

2、能力，并且達(dá)到一定測(cè)量精度要求的時(shí)間更短，但是自動(dòng)組卷時(shí)如何將項(xiàng)目反應(yīng)理論的信息量等計(jì)量指標(biāo)與題型、知識(shí)點(diǎn)等非計(jì)量指標(biāo)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。 鑒于以上情況，本文主要做了以下工作： 1.分析當(dāng)前自動(dòng)組卷算法的研究現(xiàn)狀并對(duì)常用的幾種自動(dòng)組卷方法加以比較，在充分研究了項(xiàng)目反應(yīng)理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了自動(dòng)組卷問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。 2.通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法的學(xué)習(xí)研究，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)遺傳算法用在自動(dòng)組卷時(shí)容易出現(xiàn)早熟和收

3、斂速度慢的問(wèn)題，因此本文對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行了多處改進(jìn)，包括編碼方式的確定、適應(yīng)度函數(shù)的確定、遺傳算子的設(shè)計(jì)，并且引入了自適應(yīng)技術(shù)和小生境技術(shù)。通過(guò)用三種不同類(lèi)型的測(cè)試函數(shù)對(duì)改進(jìn)后的遺傳算法進(jìn)行了測(cè)試，證實(shí)了改進(jìn)后的遺傳算法不僅在收斂速度上有了較大提高，而且算法的穩(wěn)定性也有了顯著提高。 3.根據(jù)自動(dòng)組卷問(wèn)題的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了適當(dāng)?shù)木幋a方案和適應(yīng)度函數(shù)，將上述改進(jìn)后的遺傳算法應(yīng)用于自動(dòng)組卷問(wèn)題。以模擬試題庫(kù)為例進(jìn)行組卷，并對(duì)算法的性能進(jìn)