基于遗传算法的自动组卷系统研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-11页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| ·论文的研究背景 | 第11页 |
| ·研究的目的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-23页 |
| ·基于随机抽取的自动组卷算法 | 第13-16页 |
| ·基于深度与广度搜索算法的自动组卷算法 | 第16-18页 |
| ·基于遗传算法的的自动组卷算法 | 第18-20页 |
| ·基于项目反应理论的的自动组卷算法 | 第20-22页 |
| ·基于数据挖掘和知识发现的的自动组卷算法 | 第22-23页 |
| ·基于遗传算法的自动组卷算法 | 第23-24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-25页 |
| ·本文的组织结构 | 第25-26页 |
| 2 组卷的评价体系与建模 | 第26-45页 |
| ·组卷的基本原则 | 第26-27页 |
| ·试题的几个重要属性指标 | 第27-32页 |
| ·题型 | 第28页 |
| ·知识点 | 第28页 |
| ·难度 | 第28-29页 |
| ·区分度 | 第29-30页 |
| ·认知层次 | 第30-31页 |
| ·分值 | 第31页 |
| ·时间 | 第31页 |
| ·曝光度 | 第31页 |
| ·难度与区分度、认知层次之间的关系 | 第31-32页 |
| ·指标体系 | 第32-33页 |
| ·试卷指标 | 第33-35页 |
| ·试卷的平均难度 | 第34页 |
| ·试卷的区分度 | 第34页 |
| ·效度 | 第34-35页 |
| ·信度 | 第35页 |
| ·考试目的 | 第35页 |
| ·试卷模式 | 第35-40页 |
| ·难度-分数分布 | 第36-37页 |
| ·区分度-分数分布 | 第37页 |
| ·知识点-分数分布 | 第37-38页 |
| ·章节-分数分布 | 第38页 |
| ·题型-分数分布 | 第38-39页 |
| ·认知层次-分数分布 | 第39-40页 |
| ·总时间 | 第40页 |
| ·总分数 | 第40页 |
| ·偏差的计算 | 第40-42页 |
| ·解的偏好关系定义 | 第42-43页 |
| ·目标函数 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 3 遗传算法 | 第45-68页 |
| ·概述 | 第45页 |
| ·遗传算法的特点 | 第45-46页 |
| ·遗传算法的运用领域 | 第46-47页 |
| ·遗传算法中的基本概念 | 第47-50页 |
| ·遗传算法的基本算子及其定理 | 第50-52页 |
| ·遗传算法的主要特征 | 第52-54页 |
| ·遗传算法基本步骤 | 第54-55页 |
| ·遗传算法的设计与实现 | 第55-67页 |
| ·编码的方法 | 第55-59页 |
| ·适应度函数 | 第59-60页 |
| ·遗传算法 | 第60-66页 |
| ·参数选择 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 4 自动组卷算法设计 | 第68-86页 |
| ·组卷策略分析 | 第68-75页 |
| ·组卷步骤的分析 | 第68-70页 |
| ·组卷的约束条件 | 第70-71页 |
| ·基本的组卷思想 | 第71-72页 |
| ·组卷问题的数学模型 | 第72-73页 |
| ·基本的组卷过程 | 第73-75页 |
| ·自动组卷算法的研究 | 第75-85页 |
| ·组卷的算法流程 | 第75-77页 |
| ·组卷的编码方案 | 第77-78页 |
| ·目标函数 | 第78-79页 |
| ·适应度函数 | 第79页 |
| ·遗传算子设计 | 第79-82页 |
| ·各难度级别分数的计算 | 第82-84页 |
| ·满意度函数 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 5 自动组卷算法的实现与实验结果 | 第86-91页 |
| ·自动组卷算法的实现 | 第86-87页 |
| ·自动组卷算法流程图 | 第86-87页 |
| ·自动组卷算法的实现 | 第87页 |
| ·实验结果及分析 | 第87-91页 |
| 结论 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 附录 | 第97-106页 |
