基于遺傳算法的試題庫(kù)智能組卷研究.pdf

1、試題庫(kù)智能組卷問(wèn)題是一個(gè)在一定的約束條件下的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法求解相當(dāng)困難，自動(dòng)組卷的效率和質(zhì)量完全取決于試題庫(kù)設(shè)計(jì)以及抽題算法的設(shè)計(jì)。隨著計(jì)算技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展，以及教育測(cè)量理論研究的不斷深入，基于教育測(cè)量理論的有關(guān)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)得到了廣泛的應(yīng)用，其中智能組卷系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)得到了越來(lái)越多的專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)注。 教育測(cè)量理論中無(wú)論是經(jīng)典測(cè)量理論還是項(xiàng)目反應(yīng)理論都為智能組卷提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。本文通過(guò)對(duì)經(jīng)

2、典測(cè)量理論和項(xiàng)目反應(yīng)理論兩種教育測(cè)量理論的對(duì)比研究，詳細(xì)地探討了這兩種理論在教學(xué)測(cè)驗(yàn)中的優(yōu)缺點(diǎn)。從教學(xué)要求出發(fā)，結(jié)合經(jīng)典測(cè)量理論、項(xiàng)目反應(yīng)理論，參閱和分析了大量的國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，以遺傳算法為基礎(chǔ)，提出了基于項(xiàng)目反應(yīng)理論的數(shù)學(xué)模型和基于經(jīng)典測(cè)量理論的多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，并對(duì)兩種模型下相應(yīng)的遺傳算法進(jìn)行了較為詳細(xì)的描述，對(duì)其中的基于經(jīng)典測(cè)量理論的遺傳算法在文中做了相應(yīng)的改進(jìn)，引進(jìn)了小生境技術(shù)。 本文提出了三種利用遺傳算法智能組卷

3、的方法： 第一種方法是基于項(xiàng)目反應(yīng)理論IRT的，采用此法進(jìn)行組卷最大的優(yōu)點(diǎn)就是試題本身的參數(shù)與考生樣本無(wú)關(guān)，測(cè)試更加真實(shí)，評(píng)價(jià)更加合理，可以應(yīng)用于學(xué)生自學(xué)和教師對(duì)學(xué)生因材施教。 第二種方法是目前流行的一種遺傳算法，該算法是以知識(shí)點(diǎn)、題型、區(qū)分度、難度、教學(xué)要求層次、能力要求為主要控制參數(shù)，它具有編碼簡(jiǎn)單、自適應(yīng)全局尋優(yōu)和智能搜索技術(shù)等特點(diǎn)，提高了組卷效率和試卷的質(zhì)量，具有很好的實(shí)用性。第三種算法是在第二種算的基礎(chǔ)上進(jìn)行改