譚開麗

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2107-5640-8032

摘? 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，在線考試逐漸進入了人們的視野，線上考試能夠突破時間和地域的局限性，同時一定程度上也能提高考生考試和教師閱卷的效率，所以使用率也越來越高，受到了眾多教育者的喜愛。該系統(tǒng)的主要功能模塊是智能組合試卷，針對智能組卷問題，在系統(tǒng)中應用了遺傳算法，該應用讓使用者操作便捷，系統(tǒng)的性能更加穩(wěn)定。

關鍵詞：在線考試? 遺傳算法? 智能組卷? 互聯(lián)網(wǎng)技術

中圖分類號：TP311.52 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2021）06（b）-0072-03

Application of genetic algorithm in on-line examination system

TAN Kaili

（Shenyang Polytechnic University， Shenyang， Liaoning Province， 110159? China）

Abstract： With the development of Internet technology， online examination has gradually entered people's vision. Online examination can break through the limitations of time and region， and to some extent， it can also improve the efficiency of candidates' examination and teachers' marking. Therefore， the utilization rate is getting higher and higher， and it has been favored by many educators. The main function module of the system is the intelligent combination paper， aiming at the problem of the intelligent composition paper， the genetic algorithm is applied in the system， the application makes the user operate conveniently， the system performance is more stable.

Key Words： Online examination; Genetic algorithm; Smart group volume; Internet technology

近幾年，借助互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢以及疫情的不確定性，很多高校和機構都選擇在線考試，像駕照、職業(yè)資格證、高校的心理測試等都是在線考試的典型案例。它有效的避免了人與人之間的互相接觸，可以阻斷疫情的傳播，實現(xiàn)了無接觸考試。使用機器進行閱卷，也可以節(jié)約人工成本，教師也可以在電腦端完成主觀題的閱卷。在線考試極大地方便了人們的工作和學習，具有很強的發(fā)展趨勢[1]。

1? 基于遺傳算法的在線考試系統(tǒng)

1.1 在線考試系統(tǒng)的體系結構

在線考試系統(tǒng)可以完成試卷的組合、考生在線考試和閱卷。在線考試系統(tǒng)分為前臺管理和后臺管理2個大的功能模塊。其中，前臺管理的權限給考生和閱卷人，通過登錄系統(tǒng)可以進行學習，達標作業(yè)、考試，閱卷人可以進行手工評卷。后臺管理的權限分配給出題人，出題人可以導入試題，組合試卷以及考試的一些設置。該系統(tǒng)主要功能架構圖如圖1所示。

1.2 遺傳算法概述

遺傳算法（Genetic Algorithm， GA）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法[2]。遺傳算法的應用較為廣泛，例如，人工智能、機器學習、組合優(yōu)化、圖形圖像處理等，所以遺傳算法具有很大的發(fā)展前景和研究價值。遺傳算法的主要執(zhí)行過程如圖2所示。

1.3 遺傳算法在線上考試系統(tǒng)的應用

用程序來模擬自然界的物種進化過程是遺傳算法普遍的實現(xiàn)方式。在智能組卷的模塊中，想要找到最符合約束條件的試卷，可以把每個個體通過編碼表示為染色體，根據(jù)試卷的約束條件設計適應度值，再經(jīng)過選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生新的種群，使種群向更好的解來進化[2]。遺傳算法與智能組卷的映射關系如表1所示。

2? 遺傳算法在智能組卷中的數(shù)學模型

2.1 編碼方式和初始種群

在創(chuàng)建題庫的時候，題庫中有不同的題型，例如，單選題、判斷題、問答題、計算題等。在智能組卷中，用實數(shù)段的方式將試卷中的題號按照題型分組進行編碼，使用試題的數(shù)量來表示個體編碼的長度。每套試卷按照以下方式進行編碼，題庫中的所有試卷的集合就組成了初始種群[3]。個體編碼方式如表2所示。

2.2 適應度函數(shù)

適應度函數(shù)影響試卷的性能，以此來判斷試卷的優(yōu)劣。影響試卷性能的屬性有很多，如：試題的難度、試題的分數(shù)、試題通過的分數(shù)、題型、題號順序等，每個屬性對試題的約束程度是不同的，所占的權重也是不同的，在此系統(tǒng)中用試題難度和不同題型的分數(shù)占試題總分的比例作為函數(shù)的自變量[3]。

一個知識點包含很多題目，可以先求出該知識點包含的所有題目的平均難度，平均難度的計算公式為：

（1）

其中，表示覆蓋該知識點試題的平均難度，表示每個題的難度，i=1，2，3…N。，N為題目的個數(shù)。

期望難度EP等于加上或者減去K值，為方便計算這里K值取0.2。整個題庫中所有題目的平均難度計算公式為：

（2）

不同題型的分數(shù)占試題總分的比例是否合理的約束條件公式為：

（3）

其中，C表示不同題型的分數(shù)占試題總分的比例，S為試題的總分，表示試卷中的題型。

所以適應度函數(shù)的計算公式為[4]：

（4）

其中ti表示權重，我們給t1賦值為0.6，t2賦值為0.4。大家可以看出，F(xiàn)it越小，適應度越高。約束條件還可以根據(jù)自己的需要再加，權重也要重新分配[5]。

2.3 選擇

平均每個個體被選中的概率本系統(tǒng)采用的選擇算子計算公式為：

（5）

3? 實驗測試與分析

該系統(tǒng)通過eclipse平臺進行設計和實現(xiàn)，并通過試題分析的形式對本文的算法有效性進行驗證[6]。分析報告從4個方面反映了智能組卷功能的合理性，不同題型的分值構成比例、考試成績統(tǒng)計結果、分析結果以及分段分布直方圖。成績分析圖如圖3所示。A1題型占比52.8%，A3題型占比18.9%，B題型占比28.3%，總?cè)藬?shù)24人，參考人數(shù)19，除去未參考人數(shù)，90～100分之間的比例最多，說明試卷難度偏低，三種題型知識點的占比合理。

4? 結語

本文首先對線上考試系統(tǒng)進行分析和研究，并對遺傳算法在本系統(tǒng)的應用進行了簡單介紹。后又在此基礎上詳細介紹了遺傳算法在智能組卷應用中的數(shù)學模型。并通過eclipse平臺對該算法的合理性進行驗證。使用遺傳算法進行智能組合試卷，提高了系統(tǒng)的性能，讓試卷更加科學合理。但是智能組卷的速度有待提高，這將是下一步的研究內(nèi)容。

參考文獻

[1] 邢瑞.基于神經(jīng)圖模型的試題推薦在線考試系統(tǒng)設計與研究[D].吉林：吉林大學，2020.

[2] 楊清林.基于遺傳算法的智能組卷考試系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].濟南：山東師范大學，2020.

[3] 楊瑋琪.基于自動組卷的在線學習平臺的設計與實現(xiàn)[D].北京：北京交通大學，2019.

[4] 劉雅莉.一種改進遺傳算法的自動組卷系統(tǒng)優(yōu)化研究[J].微型電腦應用，2020，36（8）：28-30，40.

[5] 王倩，李風軍.改進的自適應遺傳算法及應用[J].重慶師范大學學報：自然科學版，2021，38（2）：14-19.

[6] 楊曉吟.大型在線考試系統(tǒng)負載均衡算法的研究與實踐[J].軟件，2020，41（6）：27-31.