自然语言处理驱动的自适应考试系统设计与实现

传统人工组卷方式不仅耗时耗力,且试卷质量参差不齐,难以真正评估学习成效。现有基于题库的自动组卷系统虽然提高了效率,但容易被查题作弊,无法有效检验学习效果。为了解决这一难题,本文提出一种新颖的自动组卷与智能评测方法,无须依赖题库即可生成试卷。该方法融合自然语言处理技术和间隔重复记忆理论,通过分析教材内容并结合学生历史考试数据,自动生成具有适当难度的个性化试题,从而实现高效、防作弊且能真实评估学习成果的考试。相比人工组卷,该方法大幅提高了工作效率;与传统基于题库的自动组卷系统相比,则能有效遏制作弊行为,真正检验学习效果。该方法的提出可为教育评测领域带来全新的解决方案。