基于JavaEE技术的在线考试系统的设计与实现

在线考试系统是为了本单位的需要,利用计算机自动化的实现传统的考试过程。在线考试系统使用JavaEE技术来进行开发。它是基于B/S架构的软件系统。本论文分析了在线考试系统的实现要点以及试卷的生成算法的探讨。分析了反作弊功能试卷分发算法。本论文在介绍了在线考试系统的开发实现过程,并且探讨了软件系统的一般开发方法。

在线考试系统的设计与实现

在研究分析相关研究现状基础上,通过深入的调研与需求分析,确定采用Struts+Hibernate+Spring的Web开发架构、MVC(Model–View-Controller)开发模式、以MyEclipse为开发工具、Tomcat 5.5为容器,MySQL5.0为数据库构建在线考试系统.详细介绍了系统在线考试系统的整体架构与功能组成,阐述了数据库以及各个模块的设计方案.

基于遗传算法的在线考试系统设计与实现

在教学秩序中,考试是不可分割的一部分。在线考试因为其先进、高效、科学、公平的特性,逐渐被广泛认可和采纳。智能组卷是在线考试系统的重要组成部分,确保了试卷的难度和质量,最大限度地保证了试卷对考试范围的准确性、客观性,体现了考试的公平公正。本文尝试提出一种优化的智能组卷方案,并将其运用到实际系统,设计和实现一个以SSM框架为基础的智能组卷在线考试系统,并通过实验验证了本文方法的有用性和有效性。

基于遗传算法在线考试系统的设计与实现

随着互联网技术的迅猛发展,信息化技术已经渗入人们工作生活的各个层面。传统的考试方式已经不能完全满足人们的需求,因此提出了基于Spring Boot的在线考试系统。该系统采用遗传算法自动生成试卷,极大地减少了考试的工作量。

基于改进遗传算法的远程教学系统设计

针对传统远程英语教学方法存在教学资料管理不佳、在线考试和组卷智能化水平低的问题,提出基于SSH框架和B/S结构,构建一个基于改进遗传算法的人机交互沉浸式远程英语教学系统。首先将系统整体结构分为教学业务信息管理模块、资料管理模块、考试管理模块和在线教学模块;然后采用遗传算法作为在线考试模块中智能组卷的基础算法,通过此算法实现快速组卷;然后根据智能组卷约束条件,提出对遗传算法从编码方案、适应度函数、交叉变异选择算子三个方面进行改进;最后通过改进的遗传算法实现远程英语教学系统的智能组卷。实现结果表明,改进后的遗传算法的组卷时间保持在5000 ms范围内,改进前的遗传算法的组卷时间高于7000 ms,组卷时间高于改进后的遗传算法。且基于改进遗传算法的英语教学系统可实现试卷难点和知识点选择,其知识点覆盖率高达98.42%,比基础遗传算法更高。系统应用发现,改进的遗传算法可提升远程英语教学系统的资料管理效率和智能化水平,可实现人际交互沉浸式远程教学。

基于SSH框架的人机交互沉浸式远程教学系统设计

针对传统远程英语教学方法存在教学资料管理不佳、在线考试和组卷智能化水平低的问题,提出基于SSH框架和B/S结构,构建一个基于改进遗传算法的人机交互沉浸式远程英语教学系统。针对系统中的考试管理模块,采用遗传算法作为该模块中智能组卷的基础算法,通过此算法实现快速组卷;然后根据智能组卷约束条件,提出对遗传算法从编码方案、适应度函数、交叉变异选择算子三个方面进行改进;最后通过改进的遗传算法实现远程英语教学系统的智能组卷。结果表明,改进后的遗传算法的组卷时间保持在5000 ms范围内,改进前的遗传算法的组卷时间高于7000 ms,组卷时间高于改进后的遗传算法。且基于改进遗传算法的英语教学系统可实现试卷难点和知识点选择,其知识点覆盖率高达98.42%,比基础遗传算法更高。系统应用发现,改进的遗传算法可提升远程英语教学系统的资料管理效率和智能化水平,可实现人机交互沉浸式远程教学。