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    基于遺傳算法的智能組卷考試系統(tǒng)

    2021-09-10 03:40:55汪靜謝深圳
    客聯(lián) 2021年5期
    關鍵詞:考試系統(tǒng)遺傳算法

    汪靜 謝深圳

    摘 要:本文對基于遺傳算法的智能組卷考試系統(tǒng)進行研究。遺傳算法具有根據(jù)用戶的具體需求能夠自動修正的特殊優(yōu)勢,適合應用在智能組卷考試系統(tǒng)中。本文旨在研究開發(fā)一個功能相對完善的考試系統(tǒng),系統(tǒng)使用的是一種改進型的遺傳算法。該考試系統(tǒng)具有良好的功能優(yōu)勢和應用優(yōu)勢,系統(tǒng)維護成本低,具有較高的使用價值和應用價值。

    關鍵詞:遺傳算法;智能組卷;考試系統(tǒng)

    在計算機廣泛普及及人工智能飛速發(fā)展的時代背景下,隨著計算機技術與教育的相互融合,傳統(tǒng)的考試方式在滿足教育的發(fā)展要求下明顯力不從心,而智能組卷系統(tǒng)的應用是信息技術發(fā)展的必然趨勢。如何提高考試的高效性和公平客觀性是目前教學領域研究的一個核心問題。智能組卷和自動評分閱卷不僅使得考試更加客觀公正,而且能夠降低整個考試過程中教師出題及閱卷的工作量,節(jié)約大量的人力和物力資源。

    智能考試系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫技術支持下,可以有效地簡化考試的過程。通過建立試題庫,使用試題庫完成自動生成試卷,是促進考試規(guī)范化、科學化發(fā)展的必由之路。在與計算機相關技術飛快發(fā)展的大環(huán)境下,設計一套組卷效率高、性能好的智能組卷考試系統(tǒng),對于實現(xiàn)各類考試向自動化的轉(zhuǎn)變,具有極其現(xiàn)實的實用價值與意義。本文旨在研究開發(fā)一個功能相對完善的考試系統(tǒng),系統(tǒng)使用的是一種改進型的遺傳算法。

    一、智能組卷

    1.智能化。智能化指試題庫管理系統(tǒng)能夠按照考題的作答狀況來自動生成分析試卷的有關信息,用戶還能夠以此為參考修正試題的屬性。人工智能技術的發(fā)展為網(wǎng)絡教學領域添加了一些新鮮元素。本系統(tǒng)中“智能”是指智能查詢和智能自動成卷。

    2.組卷。組卷是指把符合試卷相關屬性項的題目在題庫中取出,并組成滿足用戶標準的試題卷。組卷在題庫管理模塊中擔任的是非常重要的角色。在輸入一定的限制參數(shù)后,系統(tǒng)會參照給定參數(shù)值選取最接近該值的試卷,以便考生作答,定義相關參數(shù)和操作這些參數(shù)變化的算法,稱為組卷策略。組卷策略的本質(zhì)是將組卷參數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器可以運行的試卷的屬性項,之后按照屬性項的要求,從題庫中選取試題生成試卷。組卷策略是用戶對試卷的具體要求約束和條件。

    3.智能組卷。“智能組卷”是應用人工智能,在題庫中自動選取試題,并構(gòu)成符合不同屬性需求的試卷的過程。“智能組卷”成功的前提是適宜的知識儲備庫和高精度的算法模型。鑒于生成的試卷必須應用在實際的考試當中,建立知識儲備庫和構(gòu)建算法模型時,不僅要顧及試題難度、知識點涵蓋等具體要求,而且還必須要兼顧題型分布和內(nèi)容分布,以及試題分值和平均分,乃至及格率等等相關方面。也可以這樣認為,用戶只需要輸入一定試題要求,包括考試內(nèi)容和難度級別以及題型等屬性,系統(tǒng)內(nèi)部可以通過計算自動組成符合要求的試卷。

    二、遺傳算法

    選擇合適的優(yōu)化算法是許多計算機系統(tǒng)必須經(jīng)歷的一個重要設計過程。一個好的算法在創(chuàng)建高性能系統(tǒng)中起著重要的作用,可以事半功倍。通過研究和對比基于深度與廣度搜索算法、基于粒子群算法、基于變量算法或隨機函數(shù)、基于遺傳算法、基于項目反應理論、基于人工魚群算法等幾種常用的智能組卷算法,分析各種智能組卷算法的優(yōu)缺點,在此基礎上,在綜合比較無數(shù)實際案例的基礎上,最終選擇了遺傳算法為智能組卷系統(tǒng)的基本操作算法。

    所有算法都離不開對問題的編碼,這是實現(xiàn)問題特征映射的必要過程,從而可以隨機生成初始種群。遺傳算法,由表示題目可能潛在的答案的集合的一個種群開始,當初始代的種群成立以后,依據(jù)適者生存和優(yōu)勝劣汰的生物學法則,每代逐步進行演繹進化組成表現(xiàn)愈來愈適合環(huán)境的相近解。每一代按照現(xiàn)有個體在題目空間里的適應度選擇優(yōu)勢個體。與此同時,利用自然遺傳學中的遺傳算子做出組合交叉和變異等仿生物學行為,從而獲得能夠表現(xiàn)新的解的集合種群。此種方式,能夠讓種群如自然進化一樣,后代種群相比前代更能適應當下的環(huán)境。末代種群中存在的最佳個體通過解碼操作便稱為題目的相近最優(yōu)解。遺傳算法可以模擬自然進化過程,進而得到最佳答案。遺傳算法中相關的定義:種群,由通過基因編碼的特定數(shù)量的個體組成;個體,是染色體具有某種特征的實體;染色體,是內(nèi)部的某個基因組合能夠確定每個個體在外部所表現(xiàn)出形態(tài)的物質(zhì),有遺傳物質(zhì)的主要載體便是染色體。

    “適者生存,適者生存”是遺傳算法的基本工作原理,從初始種群中選出個體,其中選出適應度值越高的個體的概率越高。然后,通過交叉操作對選定的兩條染色體進行基因交換,從而產(chǎn)生新的群體,實現(xiàn)變異操作。

    三、遺傳算法在組卷中的應用研究

    遺傳算法作為一種具有開放特性的普適算法,它的操作程序無需遵從某種固定的模式。每份試卷都有對應的染色體,每個試題對應染色體上的基因,每個試題數(shù)構(gòu)成染色體編碼,不同組之間的編碼是相互獨立的。通過設置約束條件(如比率、題目數(shù)量和總分)生成隨機總體。它不僅能夠?qū)唧w要求進行一定的調(diào)整,還能結(jié)合其他策略改進算法。因此當使用遺傳算法求解問題時,可以依照用戶的具體需求來修正算法。如何根據(jù)實際問題來改進和修正遺傳算子是我們要解決的問題??梢越档退惴ǖ挠嬎懔亢蛷碗s度,提高了運算效率,保證種群規(guī)模的合理性。在多約束條件問題的求解上,遺傳算法可以以不變應萬變。所以遺傳算法適合應用在智能組卷系統(tǒng)中。依托遺傳算法的特殊優(yōu)勢,可以滿足系統(tǒng)的功能需求和其他需求,開發(fā)出一個高效實用的基于遺傳算法的考試系統(tǒng)。

    智能組卷系統(tǒng)根據(jù)開發(fā)人員預先設定的系統(tǒng)參數(shù),可以根據(jù)高校的考試要求,直接從試題庫中篩選出所需的試題,并利用遺傳算法將其組合成一張新的、完整的試卷。具有能夠被計算機識別的重組試卷的要求和必要參數(shù)是實現(xiàn)智能試卷功能的重要前提。智能組卷的整個過程中首先需要根據(jù)教學實踐,高校教師應輸入各種要求和參數(shù)組成試卷,其次是對試卷的指標體系進行建模分析,建立相應的數(shù)學模型,分析相應的模型,選出試題并進行重組。抽取出正確的試題,組合符合要求的試卷。

    四、系統(tǒng)的設計原則

    為了有效地反映考試成績,對學生的真實學習情況進行了分析,要求智能組卷系統(tǒng)必須正確、穩(wěn)定地運行??茖W合理的試卷對學生的考試起著重要的作用。紙張的形成方式是否規(guī)范尤為重要。在試卷的制作過程中,試卷應包括試題的類型、難度、區(qū)分度、認知水平、合理性等內(nèi)容。本文力求設計的智能組卷考試系統(tǒng)應滿足以下條件:

    1.功能齊全:除了考試系統(tǒng)具有的基本功能外,系統(tǒng)還應具有考試計時管理,用戶操作權(quán)限管理等功能。2.界面友好: 整合系統(tǒng)對初次使用的用戶來說,操作簡單,容易掌握功能模塊操作方式。3.性能優(yōu)異:系統(tǒng)運行時,支持頁面自動刷新,避免系統(tǒng)運行時,信息調(diào)用反應慢的現(xiàn)象。4.成本低:在系統(tǒng)開發(fā)過程中,在不影響運行效率的情況下,對客戶端和服務器端設備的配置要求應盡可能的低,從而減少開發(fā)成本。5.兼容性高:開發(fā)時要考慮之后的升級應不影響系統(tǒng)的正常使用,易于未來維護。

    智能組卷考試以其無與倫比的優(yōu)越性令普通考試只能望其項背,無法正面對抗。設計開發(fā)智能考試系統(tǒng),可以為學生提供一個簡單快捷的考試環(huán)境,可以方便教師快捷、方便地生成試卷,進而解放教師的工作量。本文研究開發(fā)的是一個功能全面、性能優(yōu)越、低成本的系統(tǒng),應用前景廣闊,有較好的實用價值和意義。不僅可以減輕教師的工作量,還對當前教育領域的發(fā)展發(fā)揮重要的作用。

    參考文獻:

    【1】柯岷.基于人工智能的考試系統(tǒng)設計與實現(xiàn).《電子設計工程》,2018.12.20

    【2】溫靜,郝大治,張曉峰.基于遺傳算法的智能組卷考試系統(tǒng)研究.《科技傳播》2017.11.23

    【3】蘭青青.基于遺傳算法的智能組卷考試系統(tǒng)設計.《信息系統(tǒng)工程》2017.5.20

    【4】呂海燕,周立軍,宦婧,張杰.通用在線考試系統(tǒng)智能組卷遺傳算法設計.《計算機技術與自動化》.2016.12.15

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