专利名称：基于蚁群优化搜索的智能题库试卷构造技术的利记博彩app
技术领域：
本发明涉及计算机辅助系统和智能计算两大领域，主要涉及一种基于蚁群优化 搜索的智能题库试卷构造技术。
背景技术：
在当代的教育体系中，计算机和网络技术的发展带来了很多的好处和便利。各 种各样的计算机辅助应用平台已经被广泛利用，例如智能授课系统、远程学习系统、虚 拟实验室、自适应测试系统等。这些被认为是网络化学习的一部分的系统让传统模式的 学习和授课更为轻松、灵活和多样化。一般来说，作为测试学生知识水平和能力的方法，考试是最为常见和有效的。 传统上，教师需要花费大量的时间去设计一份试卷，但往往所设计的试卷不能满足试卷 难度、区分度以及所需的完成时间等要求。而如今，计算机辅助系统有望更为有效地设 计试卷用以测试学生的知识水平。早在20世纪90年代，一些考试机构，例如GRE、托 福等，已经开始采用计算机辅助系统来设计试卷。目前这些系统包括MultitestII、CATES 等，虽然这些系统生成的试卷在难度、区分度等的要求下存在不足，与传统的手工设计 试卷相比，通过这些系统可以更加快速地生成试卷，缩短了考试的时间间隔。此外，针 对不同的学生，采取个性化的评估测试方案是目前的发展趋势，而智能题库试卷构造技 术能很好地满足这一要求。因此，智能题库试卷构造技术显示出其光明的前景和巨大的 价值。
发明内容
本发明提出了一个能够设计具有高区分度，满足难度、题型和时间要求的高质 量智能题库试卷构造技术。虽然目前市面上已经有很多这种类型的技术，可是这些技术 在设计考卷的时候只是简单地从题库中随机挑选一些试题，而我们提出的技术充分考虑 了所设计的试卷的难度、区分度、涉及的考点、题型以及完成试卷所需的时间。本发明 提出的技术具有以下特点(1)自适应性题库中题目的属性会自动地更新以反映学生最近的学习状态。 当一个学生登录系统并完成某道试题之后，该试题的一些属性，包括所需完成时间、难 度、区分度等，会随之被更新。(2)可靠性由于试题的属性会随着学生做练习的时候不断被更新，所以老师 或者管理员新加入到题库中的试题对于我们构造的试卷是可靠的。当老师给出测试的要 求后，可以构造出一份具有很高评估性的试卷。(3)组织考试的灵活性当某些考生由于个人原因缺考时，可以灵活地为该考 试另外组织一次考试，并且保证试卷难度、区分度等属性的一致。除此之外，该技术内嵌了强大的蚁群优化算法来挑选题目以构造一份高质量的 试卷。自从Dorigo提出蚁群算法以来，这种算法已经在各种领域得到应用。但是，用该算法来构造试卷还是一种新的尝试。根据分析，蚁群算法中的“蚂蚁”挑选结点来构造路径的过程跟一般的挑选试题的过程是相符的，如图1，因此，可以用该算法来挑选试题。
图1蚂蚁的路径构造示意2 (a) ACO-TC整体流程图(b)蚂蚁构造过程流程图
具体实施例方式下面结合附图对本发明的技术作进一步的描述。设一张试卷中有η道题目，每道题目都有它们各自的属性，包括ID号i，类型 Y1,难度φ，分度ei，所需完成时间I1以及涉及的知识点S。假设有Y种类型的题目，每 种类型k的题目对应一个分值V1,该类型题目在试卷中所占的比重Sk可以被定义为
权利要求
1.一个基于蚁群优化搜索的智能题库试卷构造技术，其特征是采用了一种新型的 蚁群优化搜索技术构造具有高区分度的试卷，并在构造试卷的过程中充分考虑了试卷的 难度、区分度、涉及的考点、题型以及完成试卷所需的时间，具有适应性、可靠性、灵 活性等特点，并包括以下主要步骤和操作(1)按照每道题目所具有的属性，建立问题属性描述方案包括ID号i，类型y1;难度头，区分度所需完成时间I1以及涉及的知识点s，各个属性的数学表达式如下
2.根据权利要求1所描述的基于蚁群优化搜索的智能测试试卷构造技术，其特征是 建立问题属性描述方案，并根据试卷中所有题目的平均属性得出试卷的整体属性，试卷 整体难度D和整体区分度E的数学表达式如下
3.根据权利要求1所描述的基于蚁群优化搜索的智能题库试卷构造技术，其特征是建立题目的候选列表，是通过上述公式确定所涉及的知识点、题型以及难度来建立候选 列表的。
4.根据权利要求1所描述的基于蚁群优化搜索的智能题库试卷构造技术，其特征是 以问题的区分度作为启发信息素，蚂蚁a按照启发式信息素的概率分布随机地从候选列 表中选择下一道题目。
5.根据权利要求1所描述的基于蚁群优化搜索的智能题库试卷构造技术，当蚂蚁完成 L份试卷的构造之后，利用评价方程对试卷进行评价，如果将试卷的最后一道题删去，该 评价方程的函数值更小，则将该题删去，并且对新产生的试卷再做一次评估。
6.根据权利要求1所描述的基于蚁群优化搜索的智能题库试卷构造技术，其特征是 构造完一份试卷后，进行局部搜索，随机更换试卷中的一小部分题目，看看结果是不是 更优，如果是的话，则更新该试卷，否则保留原试卷。
全文摘要
本发明提出了一个基于蚁群优化搜索的智能题库试卷构造技术。该技术充分考虑了试卷的难度、区分度、涉及的考点、题型以及完成试卷所需的时间，采用了新型的蚁群优化搜索技术构造具有高区分度的试卷，具体做法是以题目的区分度作为启发信息素，并且引入建立候选列表、信息素全局和局部更新以及局部搜索等策略，高效、快捷地构造具有高区分度、科学合理的试卷。此外，该技术还具有自适应性、可靠性、灵活性等特点。使用者可利用该技术构造一份或多份具有高区分度的试卷并组织考试。
文档编号G06F19/00GK102012970SQ20101056686
公开日2011年4月13日 申请日期2010年11月29日 优先权日2010年11月29日
发明者张军, 胡晓敏, 谢振宇 申请人:中山大学