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该方法,在编码时就可以解决试题生成问题中题型以及各题型题量大小这两个约束条件,简化了求解的问题.提出了交叉算子和变异算子的自适应性改进,在保持试卷群体多样性的同时,保证遗传算法的收敛性并防止遗传算法陷入局部最优.运用自适应的选择方法,能很好地抑制非成熟收敛.4,要验证本文提出的组卷算法,必须要建立一个题库,以便在此基础上考察组卷算法的有效性.但一个题库的建立需投入大量的时间和人力资源.即便设计一个模拟的试题库,要设计足够数量的试题,并对每道试题的属性进行精确划分,其中涉及的数据量之庞大在短期内难以由个人单独完成.所以本文只是对组卷算法进行了理论上的描述,并对其合理性进行了分析,而没有给出具体的算法程序,这些可以在实际操作时进行具体分析.
本篇论文出处:http://www.sxsky.net/xie/070760446.html
展望:
组卷系统是当前各类学校和科研机构在积极研究的系统,它涉及到教育学,心理测量学,人工智能技术等多个领域,目前还没有一种比较完美的试题生成方法,因此,它具有比较高的研究价值和广泛的应用前景.本文的研究主要在理论上对其进行了验证,具体到实际应用中,还需要在以下几个方面进一步深入:
(1)智能试题库的构建问题.
(2)组卷算法中控制参数的选择,以及组卷算法在计算机上的实现问题.
(3)试题生成中题型,分值,答题时间等多种因素对整个试题生成指标的影响度的问题.
(4)应用误差理论研究如何使计算机组卷和用户要求之间差距最小的问题.
(5)利用考生的真实考试情况来修正组卷过程存在的主观性带来的偏差的问题.由专家确定的组卷参数带有很大的主观性,缺乏科学性和客观性.因此,可考虑建立一个精细的模型,由程序自动根据以往的答题情况对试卷的参数进行调整,以便下次组卷过程中能提高计算机组卷的效果.模型要建立得比较符合教育学,心理测量学,人工智能等相关学科的原理,需要各个学科的专家参与组卷标准的制定.同时,还需要计算机方面的专家进行相关算法的开发以实现组卷算法的程序化.
(6)本文组卷问题的目标函数为,见式(2-20):
这是一个约束优化问题,处理比较麻烦.可以从原来的试题库中直接剔除不满足曝光度要求的试题,将满足要求的试题构成一个新的题库.即原来的约束优化问题简化为了无约束优化问题:.这样既避开了约束条件,又缩小了寻优的范围,可提高算法效率.
本文的研究具有重要的实际意义.作者相信,随着信息技术的发展以及学科建设的不断深入,本文的科研工作将会在推进教学改革进程方面起到一定的积极作用.
致谢
论文竟笔,不禁感慨万千.作者通过努力得到的成果与所选科研论题本身的期待相比,仍存在较大的差距.但即使如此有限的阶段性成果,也是与诸多师长,朋友和家人的关心和支持分不开的.
首先,特别感谢我的指导老师赵海良教授的悉心指导和谆谆教诲.赵老师凭借丰富的教学经验,从论文的选题,研究思路的确定,论文撰写直到论文修改的整个过程中,都给了我很多的指导和启迪.赵老师渊博的学识和严谨的治学态度,为学生开阔了研究视野,丰富了专业知识.赵老师朴实真诚的做人原则和一丝不苟,勤奋进取的敬业精神,为我们今后的工作和学习树立了很好的典范.
感谢数学系的培养,感谢数学系所有给予我莫大帮助的老师们,从他们那里我不仅学到了专业知识,更重要的是我在学术上的修养也得到了进一步的提高.
在本科学习期间,得到许多同学,朋友在学习和生活上的帮助,在此表示感谢.此外,我还要衷心感谢所有对我的论文提出宝贵意见和建议以及即将评阅本论文的老师.
感谢我的父母和亲友,多年来在我的求学道路中给予我的关心,支持,感谢父母温暖的鼓励.
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附录
附录1外文原文选自rennard./alife/english/gavintrgb.#evolga
IntroductiontoGeicAlgorithms
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