摘要：本文基于改進(jìn)的遺傳算法，通過相似個體淘汰和新個體補(bǔ)充擴(kuò)大試題解的范圍，穩(wěn)定可能解的多樣性，在此基礎(chǔ)上建立了包含試卷知識點(diǎn)、難度系數(shù)、區(qū)分度等特征的智能組卷模型，在保證自動組卷精度的同時，提高了系統(tǒng)運(yùn)算效率。
　　關(guān)鍵詞：信息化；自動組卷；計算機(jī)輔助教學(xué)
　　
　　考試作為衡量教學(xué)效果的一種有效手段，要求試卷內(nèi)容能夠真實、恰當(dāng)?shù)胤从硨W(xué)生的水平。但如何才能對學(xué)生進(jìn)行合理考核，一直是眾多教師在思考與追求的目標(biāo)。傳統(tǒng)人工出卷方式存在很多不足，很難適應(yīng)現(xiàn)代教學(xué)的要求。隨著教學(xué)現(xiàn)代化步伐的加速和計算機(jī)輔助教學(xué)的廣泛開展，智能計算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究已經(jīng)成為教育工作者和科研人員廣泛關(guān)注的研究領(lǐng)域。而試題庫技術(shù)和計算機(jī)輔助教學(xué)的發(fā)展，對計算機(jī)組卷系統(tǒng)的要求也越來越高。計算機(jī)組卷系統(tǒng)利用計算機(jī)完成試卷內(nèi)容編制，可有效改變傳統(tǒng)教師出卷方式中質(zhì)量不穩(wěn)定、范圍狹窄、時間浪費(fèi)等不足。智能組卷算法是實現(xiàn)試題庫系統(tǒng)、考試試卷自動生成、遠(yuǎn)程在線測試的基礎(chǔ)。但現(xiàn)有的智能組卷系統(tǒng)存在諸多問題，如試題庫題量要求較高、題型分布復(fù)雜、組卷算法設(shè)計實時性差、誤差大等。
　　如何保證試題庫中自動組卷滿足用戶實際需要，是試題庫組卷系統(tǒng)研究者長期追求的目標(biāo)，其很大程度取決于組卷算法設(shè)計的優(yōu)劣。而從題庫中抽出一組最優(yōu)解或近似最優(yōu)解，涉及智能優(yōu)化算法的全局最優(yōu)解和收斂速度問題，其在一定程度上而言是一對矛盾的問題。當(dāng)前常見的組卷算法主要包括：隨機(jī)選取法、回溯試探法、遺傳算法、蟻群算法等。其中隨機(jī)選取法基本思想是根據(jù)狀態(tài)空間的指標(biāo)，由計算機(jī)隨機(jī)抽取試題放入試題庫，重復(fù)上述隨機(jī)抽題過程直到組卷完畢，或題庫中沒有滿足控制條件的試題為止。回溯試探法是記錄隨機(jī)選取法獲得的試題狀態(tài)，失敗時則釋放上次記錄狀態(tài)，再依據(jù)某種規(guī)律變換新的狀態(tài)類型進(jìn)行試探。遺傳算法作為一種并行、能夠有效優(yōu)化的算法，以基因理論及間斷平衡理論為依據(jù)，同時融合邊緣物種形成理論和系統(tǒng)理論的一些思想，模擬達(dá)爾文的自然界遺傳學(xué)，是當(dāng)前較獲認(rèn)同的方法。蟻群算法作為新型的自然尋跡方式，根據(jù)單螞蟻具有有限感知能力，并可進(jìn)行簡單推理，最終蟻群體現(xiàn)出智慧性和自適應(yīng)性。
　　
　　● 智能組卷系統(tǒng)設(shè)計
　　
　　智能組卷是綜合運(yùn)用人工智能技術(shù)，基于已有的包含大量試題的題庫，實現(xiàn)滿足包括題型、題量、知識點(diǎn)分布、難度系數(shù)等約束條件的試題自動選取的系統(tǒng)，因此需要有合理的知識庫、知識推理方法和模型的支持。除考慮用戶需求特點(diǎn)之外，組卷時間、題目類型、知識點(diǎn)覆蓋、平均分和及格率等需要綜合考慮。因此智能組卷可看作典型約束滿足問題的求解過程，命題者需事先約定考試內(nèi)容、難度等級、題型和要求等，計算機(jī)自動合理地生成一份符合教學(xué)要求的試卷，使試題內(nèi)容在各篇章分布上均勻合理，避免出現(xiàn)重題。
　　計算機(jī)自動組卷過程對應(yīng)為在較大題量的試題庫中搜索一個子集，使得該子集符合組卷目標(biāo)要求。因此組卷中決定一道試題，就要取決于各項指標(biāo)，包括題號、題型、題分、難度、教學(xué)要求等，本文考慮6維向量