等级反应模型下计算机化自适应测验选题策略

计算机化自适应测验(CAT)中的选题策略,一直是国内外相关学者关注的问题。然而对多级评分的CAT的选题策略的研究却很少报导。本研究采用计算机模拟程序对等级反应模型(G raded Response Model)下CAT的四种选题策略进行研究。研究表明:等级难度值与当前能力估计值匹配选题策略的综合评价最高;在选题策略中增设“影子题库”可以明显提高项目调用的均匀性;并且不同的项目参数分布或不同的能力估计方法都对CAT评价指标有影响。

机助自适应考试(CAT)系统题库的仿真研究

该文用模拟的方法讨论了机助自适应考试系统中题库的容量、知识点分布和题目参数的分布。容量模拟试图在题库的规模和实用性上作一个折中,使得测试能够正确地完成而题库的量尽量的少,因为建立题库的花费非常的大;知识点分布模拟和题目参数的分布模拟,希望找出能够让自适应算法发挥最大优势的知识点分布状况和题目参数分布状况。基于实验结果,对当前的HSK(汉语水平考试)考试系统的题库的扩充方法进行了研究,并且建立信息管理模块对题库参数进行优化。

高校在线考试方式应用前景初探

本文主要研究在线考试方式在高校的应用前景。并介绍了如何设计实现“计算机应用基础”课程的在线考试系统以及在线考试方式在高校的推广面临两大问题，即题库和计算机硬件平台。

试题库智能组卷的遗传算法

利用演化计算中遗传算法的原理 ,对试题库组卷进行了具体应用 。

子题库题量不平衡的按a分层选题策略

讨论了子题库中题量的配置是否是最优的问题,分别将子题库划分成项目数相等和不相等的情况进行比较.通过计算机模拟实验显示,当各子题库的项目数量逐层减少时,测验效率与项目曝光率指标都较理想.

基于Word界面的网络试题库系统的设计与实现

介绍了基于Word界面的网络试题库系统的设计方法和该系统的实现过程。结合基于Word的功能特点,重点阐述了基于Word界面的C/S模式的实现过程,以及自动组卷策略和流程。分析了用户操作权限和网络数据支持平台,及该系统数据与网络数据的安全性;同时,论述了该系统基于Word界面模式的主要特点。

英语课件写作系统ECWS的设计与实现

提供一个在ＶＡＸ机上设计和实现的英语课件写作系统ＥＣＷＳ．该系统具有良好的课件写作界面，可方便地生产出英语课件，并能提供题库各种技术指标．

试题库自动组卷中选题策略研究

在教学大纲和用户命题要求建立的试卷基本模式的限定下,结合开发系统的实际过程提出几种选题基本策略,并给出突出重点、保证知识覆盖面及组卷成功率的选题组卷过程.

自动生成WEB试卷的一种实现方法

提出了一种基于B/S体系结构的WEB试卷自动生成方法。该方法采用Linux、Apache、PHP及Post greSQL等系统,基础软件全部采用开放源代码的软件包,能在Internet上实现远程组卷、在线考试和自动评分。

试题库自动组卷策略研究

根据多年教学经验和对化工原理试题库的精心研究，提出了 根据教学大纲，运用模糊数学理论、统计学理论等对用户命题要求进行量化处理，产生本次 考试的试卷基本模式，然后根据基本模式在题库中随机抽取试题的算法，不仅能满足用户命 题要求，且保证知识覆盖面以及组卷成功率达100%。

适应性语言测试的发展、问题及出路

基于项目反映理论的适应性语言测试因为更高效、更科学化而受到青睐。文章梳理了适应性语言测试在国外的应用,发现国外的适应性语言测试主要应用于分级测试和水平测试,这在我国也具有很好的应用前景。在将来的发展中适应性语言测试面临的主要问题包括题库建设成本问题和计算机技术等问题。本文提供了在低风险适应性测试中的解决方法,即改编现有试题和借鉴商业软件作为开发平台。

基于改进遗传算法的智能型试卷自动生成系统的研究

针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率低、组卷质量不高等缺点,本文提出了一种新的数据库结构,并进一步提出了用改进的遗传算法求解组卷问题的方法。实践证明,在这种结构下的数据库能很好的配合改进的遗传算法实现智能组卷,组卷的成功率和收敛速度都得到了明显的提高,并且较好的克服了未成熟收敛现象,取得了较满意的组卷效果。

中医药试题库建设的思路与方法

结合中医学试题库建设的实际情况 ,在命题设计中 ,用量化的方法使知识点、水平层次、题型、题量与大纲、教材和学时相匹配 ,保证命题的计划性和科学性 。

试题库智能组卷算法的设计与实现

智能计算机辅助教学中一个重要问题是试题库的智能组卷。通过对组卷约束条件的描述,建立了该问题的数学模型,给出了解决此问题所涉及的主要数据结构及组卷搜索算法。实验结果表明,该方法具有较好的性能和实用性。

《机械基础》试题库系统的建设与组卷

《机械基础》课程是高职机类和近机类的专业基础课,为了提高教学管理水平,以高职机械基础教学中大量的试题为基础,结合教学的实际需求,进行了机械基础系列课程试题库软件的需求分析,提出具有控制整个试卷中各种难度试题的分布的解决方案,并在试题库软件中进行实现组卷、修改和答案生成。该软件具有智能性、独立性和开放性的特点。

高校计算机基础教学的测评方法

教学测量和评价是教学过程中的一个重要环节 ,根据高校计算机基础教育的课程特点和学生学习过程中的实际情况 ,应该合理将作业、上机实习、课堂演示讨论、阶段测验、课程结束考试、水平考试和计算机竞赛等多种评测手段贯穿于整个教学过程 ,同时根据不同目的、不同阶段制定合理的评测方案 ,通过分析评测结果 ,调整教学 。

计算机化自适应测验(CAT)的发展和前景展望(续)

三、CAT中对的估计（一）MLE（极大似然估计法）假设一个能力水平为θ的被试对n道项目X1,X2,…,Xn作答。θ的估计可以通过使（8）式所示的似然函数最大化的方式来得到。令（?）n为此时所得的θ估计。显然（?）n也是（9）式的极大似然估计。已知在一定的条件下,（?）n符合渐进正态,其均值为θ,方差近似为I-1n（（?）n）。目前的CAT设计大多通过递归方式在被试回答一个新的项目之后得到最新的θ估计,并根据信息最大化法抽取下一个项目。

通用试题库管理系统的实现

通用试题库管理是计算机技术在教学方面的具体应用.着重对试题库存管理系统进行系统分析和设计,可以根据试题类型、总分、数量、难易程度等设计出各类不同要求的试题.利用该系统可以为任意学科建立选题随机性强、组卷速度快、操作灵活方便的试题库系统.

试题组卷算法的研究与应用

试题组卷问题是一个多目标约束优化问题,拟运用遗传算法的全局寻优对考试中的自动化组卷进行研究,实现自适应遗传算法的智能组卷方案,并基于实际系统进行了算法优化,同时得到了一个解决适合学校教务要求的试题模型的算法。

自适应遗传算法解决组卷问题的探讨

用遗传算法讨论了在一定约束条件下的多目标参数优化问题。提出了功能块的概念,介绍了一种新的编码方式、交叉算子和突变算子。实验表明这种遗传算法较其它算法能更有效地解决组卷问题。