试题评价模块的设计与实现
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·课题内容 | 第8-9页 |
| ·课题意义 | 第9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 相关知识与技术介绍 | 第11-29页 |
| ·教育测量 | 第11-13页 |
| ·教育测量的概念 | 第11-12页 |
| ·教育测量的功能 | 第12-13页 |
| ·经典测量理论 | 第13-15页 |
| ·经典测量理论的概念 | 第13页 |
| ·经典测量理论的数学模型 | 第13-14页 |
| ·经典测量理论的优点与不足 | 第14-15页 |
| ·项目反应理论 | 第15-23页 |
| ·项目反应理论 | 第15-16页 |
| ·项目反应理论的优点 | 第16-17页 |
| ·项目反应理论的应用限制 | 第17页 |
| ·项目反应理论计算模型 | 第17-21页 |
| ·计算模型中各参数的估计方法 | 第21-23页 |
| ·最小二乘法 | 第23-24页 |
| ·遗传算法 | 第24-28页 |
| ·遗传算法的发展 | 第24页 |
| ·算法描述 | 第24-26页 |
| ·运算过程 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的优点和应用范围 | 第27-28页 |
| ·相关说明 | 第28-29页 |
| 第三章 需求分析与设计 | 第29-48页 |
| ·需求分析 | 第29-31页 |
| ·功能需求分析 | 第29页 |
| ·非功能性需求分析 | 第29-30页 |
| ·可行性分析 | 第30-31页 |
| ·模块结构与子模块功能 | 第31-35页 |
| ·模块结构 | 第31-32页 |
| ·各子模块功能 | 第32-35页 |
| ·数据库设计 | 第35-37页 |
| ·数据表设计 | 第35-37页 |
| ·数据库存在方式 | 第37页 |
| ·遗传算法计算的分析与设计 | 第37-48页 |
| ·利用遗传算法的优点 | 第37-38页 |
| ·应用场景 | 第38-39页 |
| ·目标值函数与适应度函数 | 第39-41页 |
| ·初值的选择 | 第41-43页 |
| ·编码方案和取值范围 | 第43-44页 |
| ·三大算子 | 第44-45页 |
| ·算法改进 | 第45-47页 |
| ·算法综述 | 第47-48页 |
| 第四章 模块实现 | 第48-66页 |
| ·开发平台和环境 | 第48页 |
| ·Java环境对计算和GA的支持 | 第48-49页 |
| ·数据接口子模块的实现 | 第49-54页 |
| ·与关系数据库接口的实现 | 第49-53页 |
| ·与Excel的接口实现 | 第53-54页 |
| ·数据预处理子模块的实现 | 第54-56页 |
| ·标准分和能力初值计算的实现 | 第55-56页 |
| ·运算子模块的实现 | 第56-66页 |
| ·利用最小二乘法完成运算 | 第56-57页 |
| ·直接采用JGAP完成GA编程 | 第57-61页 |
| ·改进的JGAP编程 | 第61-66页 |
| 第五章 测试及结果分析 | 第66-76页 |
| ·测试方法一 | 第66-69页 |
| ·人工标引方法 | 第66页 |
| ·人工标引方法结论与分析 | 第66-69页 |
| ·测试方法二 | 第69-71页 |
| ·与商业软件对比 | 第69页 |
| ·大规模数据的生成 | 第69-70页 |
| ·对比结论与分析 | 第70-71页 |
| ·测试方法三 | 第71-76页 |
| ·卡方检验方法 | 第71页 |
| ·卡方检验结论与分析 | 第71-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-79页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-90页 |
| 数据库参数的XML存储形式 | 第85-86页 |
| 最小二乘法进行双参数估计的证明过程 | 第86-90页 |
| 详细摘要 | 第90-92页 |
