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    基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu)的組卷方法研究與應(yīng)用

    2021-08-24 08:57:50喬亞男薄鈞戈
    關(guān)鍵詞:題庫題型試卷

    喬亞男, 程 航, 薄鈞戈

    (西安交通大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西 西安 710049)

    0 引言

    大學(xué)計(jì)算機(jī)類課程是非常重要的高校公共基礎(chǔ)必修課程,該類課程以計(jì)算思維培養(yǎng)為目標(biāo),在教學(xué)內(nèi)容中滲透計(jì)算思維的基本理念,為學(xué)生展示計(jì)算機(jī)學(xué)科的輪廓和相關(guān)技術(shù),提升學(xué)生利用計(jì)算機(jī)解決本專業(yè)應(yīng)用問題的能力,同時(shí)為未來可能的學(xué)科交叉研究打下基礎(chǔ)?;谟?jì)算機(jī)學(xué)科的自身特點(diǎn),在培養(yǎng)高素質(zhì)專門人才和拔尖創(chuàng)新型人才的大背景下,推動(dòng)教學(xué)評價(jià)改革成為計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)改革的重中之重。隨著高校校園網(wǎng)建設(shè)的不斷完善,考試的方式、載體發(fā)生了比較大的變化,由傳統(tǒng)的線下考試轉(zhuǎn)變?yōu)闊o紙化線上考試,經(jīng)過長時(shí)間的考試在電子化試題庫中積累了相當(dāng)量的試題,傳統(tǒng)人工組卷方式不僅耗時(shí)耗力、效率低下,并且不能保證所組試卷科學(xué)合理[1~2]。

    自動(dòng)組卷是指根據(jù)出題人所指定的約束條件,從題庫中自動(dòng)篩選滿足條件的試題,從而代替人工選題的過程[3]。大學(xué)計(jì)算機(jī)類課程包含數(shù)門課程,涉及軟硬件系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、程序設(shè)計(jì)、多媒體技術(shù)等眾多知識(shí)點(diǎn),不同課程的考核范圍既不同又有一定交叉。并且正常教學(xué)活動(dòng)中,組織一門課程的考試通常要準(zhǔn)備數(shù)份甚至數(shù)十份試卷。這些特點(diǎn)決定了計(jì)算機(jī)自動(dòng)組卷若要滿足教學(xué)需求必須解決以下幾個(gè)問題:①如何保證多份試卷在難度、結(jié)構(gòu)、考核范圍等方面一致;②如何提高算法性能。

    近年來,已有多位學(xué)者針對組卷問題開展自動(dòng)組卷方法研究。目前的自動(dòng)組卷方法主要分為三大類:第一類為借助于某種隨機(jī)算法進(jìn)行組卷,如Marzukhi和Kiran對傳統(tǒng)隨機(jī)抽題算法進(jìn)行了改進(jìn),利用洗牌算法避免了重復(fù)性抽題[4~5]。第二類是基于深度優(yōu)先搜索算法DFS(Depth-first Search)或者廣度優(yōu)先搜索算法BFS(Breadth-first Search)進(jìn)行組卷,如陳雷等人[6]針對回溯抽題算法時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度較大的問題進(jìn)行了改進(jìn),提出了“目標(biāo)終止回溯試探法”和“縮減深度回溯試探法”,在實(shí)驗(yàn)中證明了兩種算法在特定試題庫中提高了組卷效率,但所組試卷中仍有部分重復(fù)試題,并且算法適應(yīng)情況較窄。最后一類則是借助于智能啟發(fā)式搜索算法進(jìn)行組卷,如Zhang等人[7]在試題庫建設(shè)中使每種題型在數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)一張表,并在原始仿生學(xué)遺傳算法中對初始種群的生成采取了約束,采用實(shí)數(shù)編碼代替了傳統(tǒng)的二進(jìn)制編碼,提高了算法的收斂度。Hu等人[8]將遺傳算法與粒子群算法兩種算法相結(jié)合,通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了影響組卷的因素。此外,基于遺傳算法和蟻群算法,國內(nèi)多位研究者在智能考試和組卷算法上也進(jìn)行了深入的研究[9~11]。

    針對上述存在的問題,本文通過對組卷問題建模,對自動(dòng)組卷中的難點(diǎn)問題進(jìn)行深入研究,對傳統(tǒng)隨機(jī)抽取算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種針對大學(xué)計(jì)算機(jī)類課程知識(shí)體系結(jié)構(gòu)的自動(dòng)組卷方法。

    1 設(shè)計(jì)思想

    1.1 題庫參數(shù)設(shè)計(jì)

    題庫是選擇組卷算法及能否實(shí)現(xiàn)組卷的關(guān)鍵因素,一個(gè)好的題庫設(shè)計(jì)在一定程度上可以提高算法的執(zhí)行效率。

    在試題表中,每道試題題干、答案以XML格式儲(chǔ)存,特別地,當(dāng)題型為編程題時(shí),額外擁有測試用例字段,該字段也以XML格式存儲(chǔ)。根據(jù)組卷要求,每道試題Qi擁有多個(gè)約束屬性,包括難度、題型、知識(shí)點(diǎn)、章節(jié)等,具體可表示為式(1)。

    Qi= (QIDi,CIDi,Ti,Si,Pi,Di,...)

    (1)

    QIDi作為主鍵表示當(dāng)前的試題編號(hào),是每個(gè)試題的唯一標(biāo)識(shí),CIDi表示此試題對應(yīng)的課程編號(hào),作為外鍵與課程表相關(guān)聯(lián),Ti表示該試題的題型,Si表示該試題在相應(yīng)課程編號(hào)下對應(yīng)的章節(jié),Pi表示該試題在對應(yīng)課程對應(yīng)章節(jié)下的所屬知識(shí)點(diǎn),Di表示該試題的難度等級(jí)。其中試題的難度系數(shù)與難度等級(jí)對應(yīng)關(guān)系,如表1所示。

    表1 難度等級(jí)與難度系數(shù)對應(yīng)關(guān)系

    在數(shù)據(jù)庫中,將試題的題型以int類型存儲(chǔ),以提高檢索效率。試題的題型表示與題型描述對應(yīng)關(guān)系如表2所示。

    表2 題型對應(yīng)關(guān)系

    在知識(shí)點(diǎn)標(biāo)注時(shí),采用分段實(shí)數(shù)編碼的方式,具體可表示為式(2)。

    Pi=CIDiSiKi

    (2)

    其中,CIDi表示該知識(shí)點(diǎn)對應(yīng)的課程編號(hào),Si表示該知識(shí)點(diǎn)對應(yīng)的章節(jié),Ki表示為該知識(shí)點(diǎn)的序號(hào)。例如:450102,45則為編號(hào)為45的課程,01代表該課程的第一章,02代表該課程第一章的第二個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

    1.2 候選試題數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    組卷時(shí),系統(tǒng)根據(jù)用戶所設(shè)定組卷需求預(yù)先將數(shù)據(jù)庫中的試題信息自動(dòng)讀入內(nèi)存中,生成供隨機(jī)選題用的候選試題數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

    抽題算法主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括兩個(gè)部分,第一部分為章數(shù)組字典IDAndChapter,數(shù)組下標(biāo)代表題型,每個(gè)字典中的鍵值對代表試題編號(hào)與章的對應(yīng);第二部分為知識(shí)點(diǎn)數(shù)組字典IDAndKP,數(shù)組下標(biāo)代表題型,每個(gè)字典中的鍵值對代表試題編號(hào)與知識(shí)點(diǎn)的對應(yīng)。

    2 組卷算法描述

    采用此方法組卷的一般過程如下:

    (1)根據(jù)組卷?xiàng)l件,判斷當(dāng)前題庫情況是否滿足組卷要求,若滿足條件則開始組卷;否則重新設(shè)置組卷參數(shù);

    (2)采用一種基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu)的改進(jìn)型隨機(jī)抽取算法,依次循環(huán)為各試卷抽取指定題型中之前未被抽取過的題目,直到抽取完條件要求的全部題目;

    (3)題目抽取完成后,計(jì)算各試卷中每類題型的平均難度值,確定是否符合設(shè)定要求。如果不符合,則采用一種循環(huán)替換算法進(jìn)行難度值調(diào)整,直到滿足設(shè)定要求。整體流程如圖1所示。

    圖1 組卷整體流程圖

    2.1 條件判斷及預(yù)處理

    根據(jù)用戶所設(shè)置組卷?xiàng)l件,判斷當(dāng)前題庫試題是否滿足組卷要求,若滿足條件則進(jìn)入下一步開始組卷,否則重新設(shè)置組卷參數(shù)。這里的組卷?xiàng)l件可通過瀏覽器登錄組卷系統(tǒng)設(shè)置。包括的參數(shù)有:

    (1)課程(Course):本次組卷針對的具體課程;

    (2)試卷數(shù)量(PaperNum):需要同時(shí)組成的試卷套數(shù);

    (3)考核范圍(Scope):試題涉及的章范圍;

    (4)題型(QType):各試卷所包含的題目類型。題型包括:單選、多選、判斷、填空、問答、編程、綜合。

    (5)每種類型題目數(shù)量(QTNum):每套試卷中單種題型的題目數(shù)量。

    (6)題目分值(Score):每種題型的單道題目分值。不同題型的單道題目分值可以不同。

    (7)題型難度值(QDegree):試卷中每種類型題目的平均難度值。不同題型的QDegree可以不同。

    其中,“試卷數(shù)量”是指同時(shí)組成的試卷數(shù),該數(shù)量與實(shí)際需要及題庫容量有關(guān)。在Scope設(shè)定的前提下,若用Sumf表示用戶所設(shè)置的試卷總分值,SumS表示題庫中設(shè)定考核范圍的總題量,Sumt表示題庫中考核范圍內(nèi)任意一種題型的題目數(shù)量,n表示要求的題型種類數(shù),對同時(shí)組成的每套試卷,其n值相同。則允許同時(shí)組成的試卷數(shù)量應(yīng)同時(shí)滿足公式(3)、公式(4)和公式(5),否則需要重新調(diào)整組卷參數(shù)。

    (3)

    (4)

    Sumt≥PaperNum×QTNum

    (5)

    其中,公式(3)的含義是:每套試卷總分值應(yīng)與用戶所設(shè)置試卷總分值相等;公式(4)的含義是:題庫中指定考核范圍的試題總量應(yīng)大于等于所需試卷題目數(shù)量之和;公式(5)的含義是:題庫中每種題型的題目數(shù)量應(yīng)大于等于所需試卷每種題型題目數(shù)量之和。

    2.2 基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu)的抽題算法

    這里的知識(shí)體系歸屬于計(jì)算機(jī)教學(xué)領(lǐng)域,其結(jié)構(gòu)包含課程(Course)、章(Scope)、知識(shí)點(diǎn)(Point)及相互之間的對應(yīng)關(guān)系,課程、章、知識(shí)點(diǎn)是特定領(lǐng)域約定俗成的術(shù)語,三者為包含關(guān)系,滿足如下表達(dá)式(6)。

    Point?Scope?Course

    (6)

    按照公式(6)可得計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知識(shí)體系拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,包含:課程(Course)、章(Scope)、知識(shí)點(diǎn)(Point),它們之間滿足公式(6)所述關(guān)系。拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

    圖2 計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知識(shí)體系拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

    定義二維數(shù)組MIsChoosed和PIsChoosed,分別表示某類題型中某章是否已抽取,以及某章中某知識(shí)點(diǎn)是否已抽??;定義整型變量Count表示某題型已抽取的題目數(shù)量,初始化為0;定義Sum表示某類題型所需題目數(shù)量。具體流程為:

    (1)選定準(zhǔn)備抽取的題目類型;

    (2)選擇已抽取章的下一章(初始時(shí)默認(rèn)為第1章)作為當(dāng)前抽取章,采用算法2依次為各試卷抽取一道題目。

    (3)判斷各試卷該題型題目數(shù)量是否達(dá)到要求,如果沒有,則繼續(xù)(2)。否則進(jìn)行過程(4)

    (4)判斷是否所有題型題目均已抽取完畢,如果沒有,繼續(xù)(1),選擇下一種題型;否則,表示各試卷所有題型題目都已抽取完畢。

    所有試卷抽題流程算法偽代碼如下所示。

    1)算法1

    輸入:某課程下所有試題QIdList,組卷約束條件。

    輸出:所組多份試卷paperList。

    //i為當(dāng)前題型

    For each i [0,6] do

    Define Count = 0

    While (Count < Sumi) do

    //chaps為用戶所選定章節(jié)

    For each chap chaps

    KSA();//算法2

    End while

    End for

    Return paperList

    其中,一次為每套試卷抽取一題的算法思想為:根據(jù)圖1所示領(lǐng)域知識(shí)體系,在已構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)體系基礎(chǔ)上,按照章及章內(nèi)知識(shí)點(diǎn)順序,遵循未被抽取過題目的知識(shí)點(diǎn)優(yōu)先原則,依次循環(huán)為各試卷抽取指定題型中之前未被抽取過的題目,直到抽取完條件要求的全部題目,詳細(xì)步驟如下算法所示。

    基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu)的改進(jìn)型隨機(jī)抽取算法

    輸入 某課程下所有試題QIdList,組卷約束條件。

    輸出 符合出題人設(shè)定的多份試卷paperList。

    步驟1:判斷當(dāng)前抽取章curChap中當(dāng)前題型i是否還有未被抽取過的題目,若全部題目均已被抽取,則進(jìn)入步驟4;否則,基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu),從該章中按順序選擇一個(gè)知識(shí)點(diǎn)curKP,執(zhí)行步驟2;

    步驟2:判斷該知識(shí)點(diǎn)是否有未被抽取過的該題型題目。若有,執(zhí)行步驟3;否則,選擇該知識(shí)點(diǎn)所對應(yīng)章節(jié)的下一個(gè)知識(shí)點(diǎn),重新執(zhí)行步驟2;

    步驟3:從選定的知識(shí)點(diǎn)中隨機(jī)抽取一道未被抽取過的題目QId;

    步驟4:選擇下一章作為當(dāng)前抽取章(初始時(shí)默認(rèn)抽取第一章),若全部章被抽取完,則將所有章置為未抽取狀態(tài),選擇第一章作為當(dāng)前抽取章,重新返回步驟1;

    步驟5:判斷各試卷是否均已抽取一道指定題型的題目,如果沒有,轉(zhuǎn)向步驟2;否則,將所抽取的題目及其知識(shí)點(diǎn)標(biāo)記為“已抽取”,將包含該知識(shí)點(diǎn)的章設(shè)為已抽取章。完成為每套試卷抽取一道指定題型題目工作,偽代碼如算法2所示。

    2)算法2

    輸入:某課程下所有試題QIdList,組卷約束條件。

    輸出:所組多份試卷paperList。

    Define paper = 0 ;//當(dāng)前試卷

    If(!Mischoosed[chap]) do

    //KPs為當(dāng)前章下所有知識(shí)點(diǎn)

    Define KPs getKPs(chap)

    For each kp KPs do

    If(!PisChoosed[i][kp]) do

    While(paper

    QId Random();

    PisChoosed[i][chap] = True;

    MisChoosed[chap] = True;

    paperList[paper].add(QId);

    End while

    paper = 0;

    End if

    End for

    End if

    2.3 循環(huán)難度調(diào)整算法

    對按照算法1所抽取的各試卷,分別計(jì)算各試卷中每類題型的平均難度值,并與用戶所設(shè)定的各題型難度值進(jìn)行比較,判斷某試卷某題型的平均難度值與該題型對應(yīng)難度值偏差是否處于允許范圍內(nèi)。若不符合,則采用一種循環(huán)難度調(diào)整算法遵循知識(shí)點(diǎn)、章、其它章的搜尋順序進(jìn)行試題難度調(diào)整,直到滿足設(shè)定要求。

    設(shè)Dai為表示第i套試卷選定題型的平均難度值,Di為該題型設(shè)定難度值,f為允許誤差值,參照算法2,試卷難度調(diào)整的具體方法為:

    輸入 基于上述抽題算法的所組試卷paperList

    輸出 符合用戶所設(shè)定難度的試卷paperList`

    依次處理paperList中的每套試卷,以第一份試卷為例,按序選定試卷題型,計(jì)算該試卷該題型的平均難度值Dai,并與該題型設(shè)定難度值Di進(jìn)行比較,則有以下三種情況:

    (1)如果|Dai-Di|

    (2)如果|Dai-Di|≥f且Dai>Di,則刪除第i套試卷該題型中難度值最大的題目,重新抽取難度值較小、且在本次組卷中未被抽取過的同類型題目替換,直到滿足要求為止。

    (3)如果|Dai-Di|≥f且Dai

    所訴情況(2)的循環(huán)難度調(diào)整算法包括如下具體步驟:

    步驟1:刪除該題型當(dāng)前難度值最大的題目MaxQId,從題目屬性中獲取待替換題目關(guān)聯(lián)的知識(shí)點(diǎn)MaxQIdKP,查找題庫中同一知識(shí)點(diǎn)中是否有未被抽取過、難度值小于被刪除題的同類型題目。若有,則執(zhí)行步驟5,否則繼續(xù)步驟2;

    步驟2:從包含該知識(shí)點(diǎn)的章中查找是否有未被抽取過、難度值小于被刪除題的同類型題目。若有,則執(zhí)行步驟5,否則繼續(xù)步驟3;

    步驟3:從其它章中查找是否有未被抽取過、難度值小于被刪除題的同類型題目。若有,則執(zhí)行步驟5,否則繼續(xù)步驟4;

    步驟4:按照上述原則仍沒有找到符合條件的題目,則難度調(diào)整失敗,重新組卷。

    步驟5:隨機(jī)抽取一道滿足條件的題目ranQId替換原題。計(jì)算當(dāng)前題型的平均難度值,若符合難度范圍要求,則結(jié)束;否則繼續(xù)轉(zhuǎn)向步驟1。

    所述情況(3)采用類似的循環(huán)難度調(diào)整算法,依次替換題型中難度值最小的題目,直到該題型難度值滿足要求。

    當(dāng)所有題型均滿足|Dai-Di|

    3)算法3

    輸入:基于前述改進(jìn)型隨機(jī)抽題算法的所組試卷paperList。

    輸出:經(jīng)難度調(diào)整的paperList`。

    Define f

    For each curQType [0,6] do

    //i為當(dāng)前試卷

    For i= 0;i

    If(|Dai-Di|

    Continue;

    While(|Dai-Di|≥f&&Dai>Di)do

    paperList[i].remove(MinQId)

    ranQId Random();

    paperList[i].add(ranQId);

    End while

    While(|Dai-Di|≥f&&Dai

    paperList[i].remove(MaxQId)

    ranQId Random();

    paperList[i].add(ranQId);

    End while

    End for

    End for

    Return paperList`

    3 實(shí)驗(yàn)過程及分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)條件

    為了驗(yàn)證本課題所提出的基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu)組卷算法KSA(knowledge structure algorithm)的有效性,采用“大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)”這一課程題庫作為測試數(shù)據(jù),題目數(shù)量共計(jì)803道,其中單選題318道,多選題32道,判斷題134道,填空題169道,程序題130道,綜合題20道。

    測試環(huán)境:

    1)軟件環(huán)境

    操作系統(tǒng):Windows 7 64bit

    開發(fā)語言:C#+HTML+JavaScript

    開發(fā)環(huán)境:Microsoft Visual Studio 2017

    數(shù)據(jù)庫:Sql Server 2012

    瀏覽器:Google Chrome

    2)硬件環(huán)境

    CPU:Intel(R) Core(TM) i5-4590 CPU @ 3.30GHz

    RAM:8G

    3.2 試卷參數(shù)

    (1)課程:大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)。

    (2)章范圍:第1-8章。

    (3)試卷總分:100分。

    (4)試卷題型及各題分值:單選題16題,每題2分,共計(jì)32分;判斷題10題,每題2分,共計(jì)20分;填空題2題,每題7分,共計(jì)14分;編程題3題,每題8分,共計(jì)24分;綜合題1題,每題10分,共計(jì)10分。各題型難度值設(shè)定除判斷題題型為2,其余題型均為3。

    (5)組卷份數(shù):5份。

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    應(yīng)用本文提出的KSA組卷算法與傳統(tǒng)遺傳算法GA(genetic algorithm)在組卷效果與執(zhí)行效率上進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),每個(gè)算法實(shí)驗(yàn)共進(jìn)行5次,每次均以上述試卷參數(shù)為基準(zhǔn)進(jìn)行組卷。以實(shí)驗(yàn)中試卷的難度值方差來衡量各試卷難度的離散程度,以限定題目數(shù)量下的知識(shí)點(diǎn)重復(fù)率衡量多套試卷知識(shí)點(diǎn)的重復(fù)情況,以各試卷間知識(shí)點(diǎn)走勢及擬合程度衡量知識(shí)點(diǎn)平衡情況,以算法執(zhí)行時(shí)間衡量算法性能。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下所示。

    1)兩種算法難度值方差對比

    每次實(shí)驗(yàn)的難度值方差說明了各試卷之間難度的偏離程度,該方差數(shù)值越小,代表多份試卷難度基本持衡。兩種算法難度值方差對比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示。

    表3 難度值方差對比實(shí)驗(yàn)

    從表中可以看出,KSA算法的方差值高于GA,主要原因是:GA算法中種群進(jìn)化時(shí)會(huì)優(yōu)先挑選適應(yīng)度高的個(gè)體進(jìn)入下一代,在不斷的雜交之后,種群多樣性銳減,導(dǎo)致個(gè)體相似度過高,即試卷中試題重復(fù)率過高,故所組試卷之間難度值方差極小。

    2)兩種算法知識(shí)點(diǎn)重復(fù)率對比

    在一份質(zhì)量較高的試卷中,每道試題應(yīng)有對應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)且互相不重復(fù)。這里題庫中的知識(shí)點(diǎn)標(biāo)注以該題最想考察的知識(shí)點(diǎn)為主。取每次實(shí)驗(yàn)中重復(fù)率最高的試卷作對比,對比結(jié)果如圖3所示:

    從圖中可以看出,以KSA算法所組試卷的知識(shí)點(diǎn)重復(fù)率遠(yuǎn)低于GA,最大差值為32%,提高了試卷的質(zhì)量。

    圖3 難度值方差對比實(shí)驗(yàn)

    3)知識(shí)點(diǎn)走勢及擬合程度

    分別以KSA算法和GA算法為核心所組試卷中隨機(jī)抽樣一次實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析,圖4給出了32道題目同時(shí)組5份試卷的章、知識(shí)點(diǎn)分布情況。

    (a)KSA知識(shí)點(diǎn)走勢及擬合程度

    (b)GA知識(shí)點(diǎn)走勢及擬合程度圖4 知識(shí)點(diǎn)重復(fù)率對比實(shí)驗(yàn)

    由上圖可以看出,圖(a)較之于圖(b),5份所組試卷的知識(shí)點(diǎn)曲線走勢更趨于擬合,這說明了KSA算法在組多份試卷的情況下能夠考慮到試卷之間的知識(shí)點(diǎn)平衡關(guān)系,為考試提供了一定的公平性。但從上圖也可以看出,在個(gè)別題目上曲線走勢分歧較大,如:1-3題、9-11題,主要原因是:該知識(shí)點(diǎn)下沒有足額未抽取的試題以供組卷。當(dāng)組卷數(shù)目大于某知識(shí)點(diǎn)下題目總數(shù)時(shí),KSA算法會(huì)優(yōu)先抽取該知識(shí)點(diǎn)下試題,剩下的差額試題會(huì)自動(dòng)從下一個(gè)知識(shí)點(diǎn)下抽取,當(dāng)該章下所有知識(shí)點(diǎn)均標(biāo)記為已抽取狀態(tài),則從該章的下一章抽取。

    4)算法性能對比

    以組卷執(zhí)行時(shí)間代表算法性能,由圖5可以看出兩種算法性能大致一般,組卷時(shí)間在2s內(nèi),滿足高校教師的需求。

    圖5 知識(shí)點(diǎn)走勢對比實(shí)驗(yàn)

    由以上所有對比實(shí)驗(yàn)可知,本文與傳統(tǒng)的遺傳算法相比,極大的降低了知識(shí)點(diǎn)的重復(fù)率,利用預(yù)定義的字典數(shù)組MIsChoosed和PIsChoosed實(shí)現(xiàn)了篩選試題無重復(fù)。實(shí)際運(yùn)用中,組卷時(shí)間和體驗(yàn)符合高校教師的基本組卷需求,基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu)的隨機(jī)抽取算法在組卷系統(tǒng)中得到了成功的運(yùn)用。

    4 結(jié)語

    組卷是試題庫建設(shè)和在線考試系統(tǒng)的核心內(nèi)容,設(shè)計(jì)一種高效、科學(xué)、魯棒的組卷算法則是重中之重。本文針對現(xiàn)有算法未考慮組多份難度一致、知識(shí)點(diǎn)均衡試卷的情況而提出基于知識(shí)體系結(jié)構(gòu)的隨機(jī)抽取算法和循環(huán)難度調(diào)整算法,全面考慮知識(shí)點(diǎn)、難度控制,組卷結(jié)果更加符合正常的教學(xué)活動(dòng)。在與傳統(tǒng)遺傳算法的對比實(shí)驗(yàn)中,表現(xiàn)出了更好的組卷效果。

    基于本文方法開發(fā)的題庫管理系統(tǒng)和考試系統(tǒng)已經(jīng)在西安交通大學(xué)的教學(xué)環(huán)境中得到了實(shí)際應(yīng)用,提升了教學(xué)體驗(yàn),得到了師生的一致好評,我?!按髮W(xué)計(jì)算機(jī)”系列課程,最近幾年相繼被評為國家級(jí)“一流課程”,和該部分的教學(xué)改革是分不開的。首先,按照知識(shí)點(diǎn)比例進(jìn)行考試題目分布,對教師的教學(xué)和學(xué)生的學(xué)習(xí)都有了更高的要求,通過對平時(shí)習(xí)題和考前模擬的綜合分析,教師可以充分了解學(xué)生對知識(shí)點(diǎn)的掌握情況,對知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行有針對性的講解,達(dá)到提升教學(xué)質(zhì)量的目標(biāo)。而學(xué)生在反復(fù)練習(xí)的過程中,也可以查漏補(bǔ)缺,優(yōu)化解題思路,鞏固知識(shí)點(diǎn)掌握。其次,通過對知識(shí)點(diǎn)的全面覆蓋,也可以確??荚嚬?,避免學(xué)生復(fù)習(xí)的片面性,降低考前“押題”、“猜題”的收益率,提升學(xué)生學(xué)習(xí)水平和考試成績的相關(guān)性。

    雖然實(shí)際測試結(jié)果已表明本文方法優(yōu)于傳統(tǒng)遺傳算法,但還存在著一些欠考慮的情況,如:是否可以繼續(xù)降低知識(shí)點(diǎn)重復(fù)率,是否可以在大型題庫中快速組卷。這些還需要進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)以完善算法。

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