基于JSP的C语言公共课在线考试系统的研究与开发

发布时间：2021-08-26 02:42

　　互联网技术发展愈发成熟,已经渗透到各行各业。在教育行业里,从授课模式到管理模式,从课上学习模式到课下学习模式,从作业模式到考试模式,互联网技术都发挥着一定作用。在互联网技术支持下,新的教育形式不断涌现,如Mooc、微课、在线授课、在线考试等等。而教育行业中最为重要的部分之一就是考试部分了。传统的考试方式是在固定的场所,在人为监控下,进行笔试。这样会耗费相当大的人力物力财力。为了提升考试效率,节省各个方面的成本,体现考试的公平公正,出现了基于互联网技术的考试系统。应用到考试系统当中的关键是组卷,在考试系统发展的过程中,组卷算法得到了很大的改进和完善。考试系统大多采用基于遗传算法的组卷问题、基于回溯代价的组卷问题、基于随机抽取算法的组卷问题、智能化的组卷问题等多种方法。然而,以上所述的各种基于不同算法的组卷问题在考试系统工作中遇到诸多问题,例如没有改变传统组卷问题中固定化问题、错误地认为难度系数相同的题型具有共性和筛选性、精准性还是不够好。因此,为了更好的发挥在线考试系统的作用,研究基于组卷问题的考试系统的开发具有十分重要的意义。本文针对以上基于不同算法的组卷问题的不足,提出了一种能够合理... 

【文章来源】：吉林建筑大学吉林省

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

由于基于随机抽取算法的组卷问题过于简单，不少学者对其进行了改进强化。既然随机抽取的方法规则比较简单，就有学者对组卷过程中试题的难度属性进行调整之后，再随机抽取，这样比之前的效果好了许多。改进的基于随机抽取算法的组卷问题流程图如图 2.3 所示。吉林建筑大学工程硕士学位论文

16图 2.4 遗传算法与蚁群算法相结合的组卷问题流程图gure2.4flow chart of test paper generation problem based on genetic algorithm combined ant colony algorithm流程图中最优解取决于遗传算法利用适应度函数来求解，无需任何外界的适应度函数可定义为：X)=1=1(ξ ) +2=1(ξ ) +3=1(ξ )满足条件0 不满足条件（该式中适应度函数结合的是具备惩罚因子的目标函数。

【参考文献】：
期刊论文
[1]试析传统计算机公共课教学存在弊端与优化建议[J]. 刘荣婷.  计算机产品与流通. 2018(10)
[2]基于遗传算法的C语言考试系统组卷算法的实现[J]. 李今花.  电子技术与软件工程. 2018(18)
[3]Improved quantum randomness amplification with finite number of untrusted devices based on a novel extractor[J]. 徐明峰,潘炜,闫连山,罗斌,邹喜华,穆鹏华,张力月.  Chinese Physics B. 2018(01)
[4]改进遗传算法在智能化组卷系统中的应用探讨[J]. 徐向艺.  通讯世界. 2017(01)
[5]基于启发式回溯算法的铁路编组站调车场股道活用研究[J]. 马亮,张晓霞,郭进.  铁道学报. 2016(08)
[6]改进遗传算法在智能组卷系统中的应用研讨[J]. 李泽河,张德刚,李建平,曹俊豪.  科技创新导报. 2016(08)
[7]无纸化考试系统的研究和开发[J]. 殷大发.  计算机与现代化. 2004(03)
[8]计算机自动组卷算法分析[J]. 戴亚非,李晓明,唐朔飞.  小型微型计算机系统. 1995(09)

硕士论文
[1]基于改进型随机抽取算法的智能组卷系统的设计与实现[D]. 吴珍.天津师范大学 2012
[2]基于改进遗传算法的智能组卷研究[D]. 路景.中南大学 2007
[3]基于最小回溯代价的智能组卷算法[D]. 龚完全.湖南大学 2005



本文编号：3363380