基于网络的智能考试系统研究与实现
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的目的和研究内容 | 第11-14页 |
| 2 自适应考试模型 | 第14-32页 |
| ·项目反应理论简介 | 第14-20页 |
| ·传统测验所面临的问题 | 第14页 |
| ·计算机自适应测验 | 第14-15页 |
| ·计算机自适应测验与传统的测验比较分析 | 第15-18页 |
| ·与自适应测验有关的概念 | 第18-20页 |
| ·参数模型 | 第20-26页 |
| ·试题反应理论基本概念 | 第20-21页 |
| ·试题反应基本假设 | 第21-22页 |
| ·试题反应模型 | 第22-26页 |
| ·能力参数估计 | 第26-28页 |
| ·试题信息函数 | 第28-32页 |
| ·基本概念 | 第28-29页 |
| ·试题信息函数例图 | 第29-30页 |
| ·试题信息函数和 | 第30-32页 |
| 3 人工智能在考试系统中的应用 | 第32-41页 |
| ·自然语言理解 | 第32-37页 |
| ·概述 | 第32-33页 |
| ·汉语自动分词技术 | 第33-35页 |
| ·文本信息模型 | 第35-37页 |
| ·知识表示 | 第37-39页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·框架表示方法 | 第38-39页 |
| ·人工智能在考试系统中的应用 | 第39-41页 |
| 4 主观题自动评分算法 | 第41-53页 |
| ·分词算法 | 第41-49页 |
| ·最大匹配分词算法 | 第41-45页 |
| ·最大概率法分词算法 | 第45-47页 |
| ·部分函数简介 | 第47-49页 |
| ·文本的矢量匹配算法 | 第49-50页 |
| ·特征词选取 | 第50页 |
| ·评分 | 第50-51页 |
| ·制定评分规则 | 第50-51页 |
| ·自动评分 | 第51页 |
| ·算法测试 | 第51-53页 |
| 5 总体设计方案 | 第53-70页 |
| ·自适应考试系统的需求分析 | 第53-54页 |
| ·功能要求 | 第53页 |
| ·性能要求 | 第53-54页 |
| ·自适应考试系统的架构设计 | 第54-60页 |
| ·C/S 和B/S 模式 | 第54-56页 |
| ·考试系统的组成与功能 | 第56-57页 |
| ·系统功能设计 | 第57-58页 |
| ·系统流程图 | 第58-59页 |
| ·分布式多层结构 | 第59-60页 |
| ·自适应考试系统的详细设计 | 第60-67页 |
| ·系统表示层设计 | 第60-61页 |
| ·系统数据库的设计 | 第61-63页 |
| ·自适应考试策略 | 第63-64页 |
| ·组卷策略 | 第64-67页 |
| ·网络环境 | 第67页 |
| ·硬件环境 | 第67-68页 |
| ·软件环境 | 第68-70页 |
| 6 系统的实现 | 第70-80页 |
| ·自适应测试设计 | 第70-73页 |
| ·题库建设 | 第70-71页 |
| ·能力估计 | 第71-72页 |
| ·选题策略 | 第72-73页 |
| ·终止规则 | 第73页 |
| ·主观题自动阅卷研究与实现 | 第73-80页 |
| ·传统人工阅卷过程 | 第73页 |
| ·计算机自动阅卷过程研究与分析 | 第73-75页 |
| ·阅卷算法的设计 | 第75-76页 |
| ·填空题自动阅卷 | 第76-79页 |
| ·评阅分析 | 第79-80页 |
| 7 安全性考虑 | 第80-84页 |
| ·网络环境安全层 | 第80-81页 |
| ·网络考试系统安全层 | 第81页 |
| ·考生的身份验证 | 第81-82页 |
| ·试题安全层 | 第82-83页 |
| ·考试现场的安全层 | 第83-84页 |
| 8 结论与展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 附录 | 第88-90页 |
