《于xml的通用题库系统设计与关键技术研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《于xml的通用题库系统设计与关键技术研究（71页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、湖南大学硕士学位论文基于XML的通用题库系统设计与关键技术研究姓名：李美满申请学位级别：硕士专业：控制工程指导教师：邹北骥;易德成20051225工程预f ：学位论文摘要现代教育不仅和计算机紧密结合，形成一门新的边缘学科一一计算机辅助教学，还势必和I n t e m e t 有机结合起来，开展远程教育。作为教育教学资源的题库系统成为研究的热点。目| j i 有许多学校和单位已经建立起自己的题库系统，但这些建立起来的题库还存在着格式不一，零散分布，很难真F 达到资源共享的问题。题库建设必然涉及到组卷的问题，自动组卷是考试系统自动化或半自动化操作的核心目标之。，而如何保证生成的试卷能最大程度地满足
2、用户的不同需要，并具有随机性、科学性、合理性，这是实现中的一个难点。目前，虽然有人在这些方面提出了一些算法，但仍然效率较低，很难完全满足用户的需求。本文针对以上问题，进行了相应的研究。为了解决题库共享性问题，在研究国家标准委员会制订的O T I ( 练习测试互操作) 规范的基础上，不仅对常用题型按照规范采用x M L 描述，对于O 衢c e 操作题也采用x M L 描述。由于x M L 表述的通用性，对于各个不同题库系统，只要提供一个x M L 引擎，将其表述方式转化为x M L 的描述，就能实现题库资源的共享。组卷算法研究方面，在组卷的数学模型的基础上，应用遗传算法进行组卷。通过对传统遗传算
3、法进行研究，提出了改进型的遗传算法组卷，利用该算法进行组卷，收敛快，效率高，能组出满意的试卷。在以上研究的基础上，实现了一个通用题库系统，该系统包括命题模块、组卷模块、考试模块、阅卷模块、成绩管理模块，系统功能强大，稳定性好，在实行的过程中，收到良好的效果。关键字：Q T I ：X M L ；遗传算法；自动组卷；通用题库I I董圭兰竺! 墼望里翌譬至竺丝生：垄璧垫查竺垒A b s t r a c tM o d e me d u c a t i o nn o to n l ya s s o c i a t e sc l o s e l yw i t hc o m p u t e r s ，w h
4、 i c hf o r m san e ws u b j e c t C A I ( C o m p u t e rA s s i s t e dI n s t m c t i o n ) ，b u ta l s oc o m b i n e sw i t hI m e r n e tt od e V e l o pd i s t a n c ee d u c a t i o n A sa ni m p o r t a n te d u c a t i o nr e s o u r c e ，t h es t u d yo ft h ei t e mb a n ks y s t e mh a
5、sa l r e a d yb e c o m eah e a t e ds u b j e c t A tp r e s e n t ，m a n ys c h o o l sa n di n s t i t u t i o n sh a v ea l r e a d ye s t a b l i s h e dt h e i ri t e mb a l l ks y s t e m ，w h i c hb a s e do nt h e i ro w nc h a r a c t e r s A sar e s u l t ，i ti sv e r yd i 俏c u l tf o rt
6、h ei t e mb a n kw i t hd i f f e r e n tf o r m a ta n ds c a t t e r e dd i s t l 。i b u t i o nt oa t t a i na ss h a r i n gr e s o u r c e s T h ee s t a b l i s h i n go fi t e mb a 芏l ki n e V i t a b l yi n V o l V e st h ep r o b l e mo fp 印e rg e n e r a t i n g ，w h i c hi so n eo fk e ya
7、 i m so fa u t o m a t i o na n dh a l f - a u t o m a t i o no p e r a t i o ni ne x a ms y s t e m ，a l s oi so n eo fd i f f i c u l t i e si np r a c t i c et og e n e r a t i n gp a p e r sw h i c hs a t i s f i e du s e r sd i f 艳r e n tr e q u i r e m e mw i t hr a n d o m i c i t y ，s c i e
8、n t i n c a l l ya n dr e a s o n a b l y A tp r e s e n t ，s o m ea l g o r i t h mi sp r o v i d e d ，b u ti t se f n c i e n c yi ss ol o wt h a ti ti sv e r yd i f f i c u l tt os a t i s f yu s e r sr e q u i r e m e n t s T h et h e s i sa i m sa tt h es t u d yo ft h ea b o v ep r o b l e m s
9、 I no r d e rt os o l V et h ep r o b l e mo fs h a r i n gi t e mb a n k ，a tt h ef o u n d a t i o no fs t u d y i n gQ T I ( q u e s t i o nt e s ti n t e r o p e r a b i l i t y )s p e c i f i c a t i o ne s t a b l i s h e db yC h i n aE L e a r n i n gT e c h n o l o g yS t a n d a r d i z a t
10、 i o nC o m m i t t e e ( c e l t s c ) ，x M Ld e s c r i p t i o ni sa d o p t e df o rg e n e r a li t e ma I l dO m c eo p e r a t i o ni t e m O w n i n gt ou n i v e r s a l i t yo fX M Ld e s c r i p t i o n ， X M Le n g i n ei sp r o V i d e dc o n V e r tt oX M Lf o re v e r yd i f f c r e n
11、 ti t e mb a l l ks y s t e m ，s h a r i n gi t e mb a n kc a nb er e a l i z e d A tt h es i d eo fg e n e r a t i n gp a p e r ，o nt h ef b u n d a t i o n o fs t u d y i n gm a t h e m a t i cm o d e Io fg e n e r a t i n gp a p e r ，g e n e t i ca l g o r i t h mi sa p p l i e dt og e n e r a t
12、ep a p e LB ys t u d y i n gt r a d i t i o ng e n e t i ca l g o r i t h mg e n e r a t i n gp 印e r ，i n l p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h mt h a tc a ni n l p r o V eg e n e r a t i n gp a p e r ss p e e da n dc o n v e r g e n c er a p i d l ya n ds a t i s f yu s e r s n e e d si sp u tf
13、 o r w a r d 0 nt h ef o u n d a t i o no fa b o v es t u d i e s ，ag e n e r a li t e mb a n ks y s t e mi sd e s i g n e da n dr e a l i z e d ，I tc o n t a i n sp r o p o s i t i o nm o d u l e ，g e n e r a t i n gp a p e rm o d u l e ，e x a m i n a t i o nm O d u l e ，r e a d i n gp a p e rm o d
14、 u l ea n dm a n a g i n gs c o r em o d u l e T h es y s t e mr e c e i V e dg o o dr e s u l ti np r a c t i c eb e c a u s eo fs t r o n gf h n c t i o na n dg o o ds t a b j 】j z a t j o nK e yw o r d s ：Q T I ；x M L ；G e n e t i ca l g o r i t h n ；A u t o m a t i o ng e n e r a t i n gp a p e
15、r ；0 e n e r a li t e mb a n kn I皋于x M L 的通用题库系统设计与关键技术研究插图索引图1 1 论文结构图图2 1O T I 系统过程图图2 2A S I 信息模型图2 3 结果报告信息模型图2 4 基于C O M 的系统调用原理图图2 5 访问0 m c e 中的C O M 对象模型图3 1 基于X M L 题库体系结构图3 2X M L 模式树的一般结构图3 3 元素图3 4A s s e s m e m 元素图3 5S e c t i o n 元素图3 6 元素图3 7 试题的树形数据模型图3 8 题库共享解决方案图4 1a _ 5 0 时的F 态分布图4 2 遗传算法组卷流程图4 3 组卷中的交叉操作图5 1 系统体系结构图5 2 功能模块图5 3 系统操作流程图5 4 实体关联( E R ) 图图5 5 实体与属性图图5 6 单选题操作方法图5 7W i n d o w s 操作题操作方法图5 8 操作方式图5 9 操作界面图5 1 0 组卷流程图5 1 1 遗传算法组卷组件图图5 1 2 三层结构模式图5 1 3 使用A p a r t m e n t 的多层结构图5 1 4W O R D 操作题阅卷模式一一墙。他心”他坩拇加加拍卯如
