组卷

摘要： 随着大数据、云计算等新兴技术的快速发展,智慧教育考试平台已成为未来必然的趋势,传统网络考试方式组卷不够灵活、考生和考情等数据相对分散、封闭不利于数据的统计与分析,并且考试结束后,服务器与网络基本处于闲置状态,造成资源的巨大浪费,因此建设智慧化教育考试平台便于智慧组卷及考情的大数据分析,同时基于云计算的灵活资源调度对建设节约型校园具有重要现实意义。

摘要： 运用JAVA软件开发工具和MYSQL数据库技术,结合线性代数题库的特点,选用遗传算法作为组卷策略,并对组卷的遗传操作过程进行改进,完成智能组卷系统的开发,该系统更容易生成难度可控,知识点覆盖合理的试卷,促进考试更客观、公正。

摘要： 在题库建设中,如果试题储备量较小,则会出现试题抽取重复率高和考生背题的现象;要想试题储备量足够大则需要巨大的工作量,甚至会使有些类型的题库无法实施建设.基于上述矛盾和问题,以高校《运筹学》课程为例,提出随机生成试题的方法,主要针对题干中有可变化数据的计算题、单项选择题和多项选择题.该方法的实施可以在不增加题库建设工作量的同时,极大地降低试题抽取的重复率,不仅可以避免考生背题,还有助于考生学习过程中的专项练习和自测.提出的方法和思想对题库的建设和智能化具有一定的促进作用.

摘要： 网络远程教育以互联网为依托为当前教学的开展提供了便利,但庞大的学习群体也增加了考试试题组卷、审阅工作的难度,传统的教师手动选题不能满足学生群体的需求.文中利用Web技术开发了远程教育试题库系统,除常规试题管理功能外,系统可根据教师、学生需求、条件以及难度,自动生成不同难度的试卷,以适应不同类型的考试需求.所研发的系统极大降低了远程教育考试部门的工作量,提高了试题组卷效率.

摘要： 本文针对网络教育快速发展的现状,完成了基于web的C语言题库管理系统.本系统主要包含了用户管理模块、题库管理模块、组卷模块以及试卷分析四大模块.系统用户主要分为学生、教师和管理员.系统采用了Springboot+Mybatis框架技术,以java为编程语言进行开发,数据库选择使用MySql关系型数据库,建立了12张数据表,实现了一个操作简单快捷、界面简洁、可根据题目难易程度进行组卷的C语言试题库管理系统.

摘要： 分析教育信访档案自身特点,研究如何对教育信访档案进行归类组卷,提出几个合理的分类组卷方法,实现对教育信访档案的整理和利用.

摘要： 无纸化考试具有减少人群聚集、节省人力物力、节能环保等众多优势,但在数字化校园建设的支持下没有全面推广.基于泛雅平台系统的应用,通过对无纸化考试现状和不足的分析,从特殊课程无纸化考试解决办法、题库优化设置方法、防作弊措施以及无纸化考试成绩智能分析等方面进行了应用研究.

摘要： 受新冠疫情的影响,在线教学如火如荼,由于缺乏合适的本地化平台,在线考试的发展相对缓慢,试卷的批改和分析通常占用了教师较多的时间.针对以上问题,利用Python开发在线考试与分析平台,教师将Excel格式的题目导入平台,根据一定的规则进行自动组卷,系统自动对客观题进行判分,利用Pandas对考试成绩进行分析,并利用Bokeh进行可视化展示,便于学生进行在线考试,减轻了教师批改分析试卷的负担,简便易用.

摘要： 随着互联网技术的发展和参加研究生考试的人数逐年增加,已经对研究生入学考试和复试的题目的广度、类型、难度和安全提出更高的要求.系统采用前后端分离技术,前端使用基于Vue.js框架的ElementUI组件库;后端使用分层概念进行设计和开发,使用框架为Spring Boot.系统包括完整题库系统和组卷系统两部分,界面友好和操作简单,能够满足试卷的各种要求.使用黑盒和白盒测试技术对系统的各项性能指标进行测试,证明了系统的可用性、可行性和可靠性.

摘要： 目前,数控车工职业技能鉴定理论考试已经采用网络考试.为提高考生理论考试的通过率,基于互联网技术开发了"数控车工职业技能鉴定理论试题库系统".该系统能够模拟真实的考试环境,所有试题通过精心设计,试题难易程度与真实考试相当,组卷合理快速,可以有效提高考生的通过率,为考生参加"数控车工职业技能鉴定理论考试"提供更有针对性的备考方案.

摘要： 提出一种基于JSP和JavaBean技术的自动组卷系统的设计方案,并对设计方案进行详细阐述和论证。给出了一种产生不重复随机数的算法,由此实现系统自动抽题组卷功能。实际应用的结果表明,该系统具有良好的可移植性、扩充性、安全性以及使用价值。

摘要： 本文介绍了网络教学平台的评测子系统——网络考试系统的设计与实现.文章简要介绍了网络考试系统的题库系统的设计,其中包括三个子库:试题库、试卷库和学科知识结构库.然后分别介绍了考试系统六大模块的开发:组卷模块、发布模块、考试控制模块、阅卷模块、统计分析模块和发还模块.着重讨论了组卷模块,特别是手动组卷模块功能的设计和实现.

摘要： 本论文是在开发智能型计算机通用题库工具系统的基础上撰写的.论文论述了实现计算机题库智能功能的方法,介绍了计算机题库工具系统的设计、功能、通用性、智能性和设计方法.论文还论述了在Internet网络环境上实现计算机远程题库工具系统的设计和实现方法.本文体现了题库建设理论和计算机技术的结合.

摘要： 本论文是在开发智能型计算机通用题库工具系统的基础上撰写的.论文论述了实现计算机题库智能功能的方法,介绍了计算机题库工具系统的设计、功能、通用性、智能性和设计方法.论文还论述了在Internet网络环境上实现计算机远程题库工具系统的设计和实现方法.本文体现了题库建设理论和计算机技术的结合.

摘要： 本论文是在开发智能型计算机通用题库工具系统的基础上撰写的.论文论述了实现计算机题库智能功能的方法,介绍了计算机题库工具系统的设计、功能、通用性、智能性和设计方法.论文还论述了在Internet网络环境上实现计算机远程题库工具系统的设计和实现方法.本文体现了题库建设理论和计算机技术的结合.

摘要： 本论文是在开发智能型计算机通用题库工具系统的基础上撰写的.论文论述了实现计算机题库智能功能的方法,介绍了计算机题库工具系统的设计、功能、通用性、智能性和设计方法.论文还论述了在Internet网络环境上实现计算机远程题库工具系统的设计和实现方法.本文体现了题库建设理论和计算机技术的结合.

摘要： 本论文是在开发智能型计算机通用题库工具系统的基础上撰写的.论文论述了实现计算机题库智能功能的方法,介绍了计算机题库工具系统的设计、功能、通用性、智能性和设计方法.论文还论述了在Internet网络环境上实现计算机远程题库工具系统的设计和实现方法.本文体现了题库建设理论和计算机技术的结合.

摘要： 本论文是在开发智能型计算机通用题库工具系统的基础上撰写的.论文论述了实现计算机题库智能功能的方法,介绍了计算机题库工具系统的设计、功能、通用性、智能性和设计方法.论文还论述了在Internet网络环境上实现计算机远程题库工具系统的设计和实现方法.本文体现了题库建设理论和计算机技术的结合.

摘要： 本论文是在开发智能型计算机通用题库工具系统的基础上撰写的.论文论述了实现计算机题库智能功能的方法,介绍了计算机题库工具系统的设计、功能、通用性、智能性和设计方法.论文还论述了在Internet网络环境上实现计算机远程题库工具系统的设计和实现方法.本文体现了题库建设理论和计算机技术的结合.

摘要： 本发明实施例提供了一种组卷模型训练方法，组卷方法及相关装置，组卷模型训练方法包括：获取第一样本试卷数据集和第二样本试卷数据集，其中，第一样本试卷数据集是利用试卷生成模型根据多个训练组卷参数获得的试卷数据的集合，第二样本试卷数据集为教师基于多个训练组卷参数得到的试卷数据的集合；将第一样本试卷数据集以及第二样本试卷数据集中的试卷数据进行融合，得到融合试卷数据集；构建组卷模型，并利用训练组卷参数、第一样本试卷数据集以及融合试卷数据集对组卷模型进行训练。该组卷模型能够为生成优质的且满足用户自身需求的试卷提供基础，在后续采用该组卷模型组卷时，针对性地生成符合其要求的试卷，提高用户使用体验和教学效果。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，所述组卷模型训练方法包括基于预设组卷策略生成多组训练组卷参数；利用遗传算法对各组训练组卷参数分别生成多套训练试卷；构建组卷模型，所述组卷模型的输入层包括多个基于多组训练组卷参数对应的预设组卷策略构建的组卷策略神经元，所述组卷模型的输出层包括多个基于各组所述训练组卷参数分别生成的多套所述训练试卷构建的训练神经元组；以及利用所述多组训练组卷参数以及与各组训练组卷参数对应的多套训练试卷训练构建的组卷模型。由此，本发明可提高组卷结果的鲁棒性和准确性。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，通过首先收集多位教师的组卷数据，组卷数据包括第一类别标识、第二类别标识、训练试卷以及训练试卷对应的组卷策略；然后根据第一类别标识，将多位教师进行分组；再根据第二类别标识和训练试卷对应的组卷策略，将不同分组的教师的训练试卷进行配对，生成多个试卷配对数据集；最后构建组卷模型，并利用试卷配对数据集训练组卷模型，其中，组卷模型的输入包括第一质量等级的初始试卷，输出包括第二质量等级的目标试卷。因此，本发明实施例训练获得的组卷模型，可自动将教学水平较低的教师所组的初始试卷优化成高质量的目标试卷，在提高组卷效率的同时还有利于提高教学效果。

摘要： 本发明涉及一种基于最大团算法的自动等质组卷方法及组卷系统，通过用户注册和登录模块登录，在组卷参数选择模块根据需求输入组卷参数，提交，组卷算法模块读取预置题库，以最大团算法进行组卷后输出试卷，构建组卷分析报告存储于数据库，通过查看组卷报告模块得到组卷参数信息、可下载的组卷链接和基于IRT理论的组卷信息函数对比曲线图。本发明能够方便、快捷地根据预置题库制作出一组期望参数下的等质试卷；可选参数丰富，满足大部分组卷需求；考虑了难度系数和区分度系数之间的关系，能更有效地利用题库；将知识点比例和信息函数这些无法严格满足的指标以图形差异的形式反馈给用户，使得用户能够直观感受到组卷效果。

摘要： 本发明公开了一种高效多背包容器组卷系统及其组卷方法，包括电子试卷输入输出平台，所述电子试卷输入输出平台与服务器连接，所述服务器内设置有组卷模块，所述组卷模块与数据库连接；所述组卷模块包括容器填充模块、物品虚拟标记模块、本地虚拟标记模拟填充模块和控制反转组卷模块；所述电子试卷输入输出平台用于获取电子试卷框架，所述电子试卷框架设置有试卷要求和N个试题要求，所述试卷要求内设置有试卷属性，每一个所述试题要求内设置有对应的试题属性；有益效果：实现试卷数据和试题数据一次调取，通信次数少，组卷时间短，服务器与数据库之间的运行压力减小。

摘要： 本发明公开了一种用多个组卷篮提升组卷效率的方法，包括以下步骤，生成一题库；题库中任意一题目均设有多个组卷选项；任意一题目可添加至一个或多个组卷篮；基于预设组卷策略生成多组训练组卷参数；选择不同的组卷篮可生成不同的组卷列表。一种用多个组卷篮提升组卷效率的系统，包括：添加模块，其可将任意题目添加至组卷篮；组合模块，其将添加至组卷篮内的题目进行组合；编辑模块，其将组卷篮内的题目进行编辑。本发明的优点是：可以同时加入多个组卷篮，一次可以生成多份组卷。

摘要： 本发明提供一种用作智能组卷系统的组卷方法，涉及考试组卷技术领域。该用作智能组卷系统的组卷方法，具体的组卷方法包括如下步骤：首先根据题型进行分段实数编码，再根据用户设置的题型、各题型的数量及分数、难度、知识点数量作为部分约束条件，初始化多套试卷；然后根据确定的试题适应度函数，通过随机选择法随机产生两个个体计算适应度值并比较，将适应度值高的遗传到下一代。通过在遗传算法上进行改进，根据题型采用分段实数编码，即可以提高运算速度，有效避免组卷过程中知识点冲突，同时避免了搜索空间的迅速缩小，加快了整个算法向全局最优值的逼近速度，提高了全局寻优性能，可以得到最优试卷。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，通过首先收集多位教师的组卷数据，组卷数据包括第一类别标识、第二类别标识、训练试卷以及训练试卷对应的组卷策略；然后根据第一类别标识，将多位教师进行分组；再根据第二类别标识和训练试卷对应的组卷策略，将不同分组的教师的训练试卷进行配对，生成多个试卷配对数据集；最后构建组卷模型，并利用试卷配对数据集训练组卷模型，其中，组卷模型的输入包括第一质量等级的初始试卷，输出包括第二质量等级的目标试卷。因此，本发明实施例训练获得的组卷模型，可自动将教学水平较低的教师所组的初始试卷优化成高质量的目标试卷，在提高组卷效率的同时还有利于提高教学效果。

摘要： 本发明实施例提供一种组卷模型训练及其组卷方法、装置及计算机存储介质，所述组卷模型训练方法包括基于预设组卷策略生成多组训练组卷参数；利用遗传算法对各组训练组卷参数分别生成多套训练试卷；构建组卷模型，所述组卷模型的输入层包括多个基于多组训练组卷参数对应的预设组卷策略构建的组卷策略神经元，所述组卷模型的输出层包括多个基于各组所述训练组卷参数分别生成的多套所述训练试卷构建的训练神经元组；以及利用所述多组训练组卷参数以及与各组训练组卷参数对应的多套训练试卷训练构建的组卷模型。由此，本发明可提高组卷结果的鲁棒性和准确性。

摘要： 本发明实施例提供了一种组卷模型训练方法，组卷方法及相关装置，组卷模型训练方法包括：获取第一样本试卷数据集和第二样本试卷数据集，其中，第一样本试卷数据集是利用试卷生成模型根据多个训练组卷参数获得的试卷数据的集合，第二样本试卷数据集为教师基于多个训练组卷参数得到的试卷数据的集合；将第一样本试卷数据集以及第二样本试卷数据集中的试卷数据进行融合，得到融合试卷数据集；构建组卷模型，并利用训练组卷参数、第一样本试卷数据集以及融合试卷数据集对组卷模型进行训练。该组卷模型能够为生成优质的且满足用户自身需求的试卷提供基础，在后续采用该组卷模型组卷时，针对性地生成符合其要求的试卷，提高用户使用体验和教学效果。