杨超

（合肥学院 基础教学部，安徽 合肥 230601）

基于贪心策略自动生成高区分度试卷的方法

杨超

（合肥学院 基础教学部，安徽 合肥 230601）

建立了以生成高区分度试卷为目标的自动组卷问题的数学模型，针对该模型提出了基于贪心算法的试卷生成方法，将算法应用于实际的考试系统中，并与禁忌搜索算法生成试卷的策略进行比较，结果表明：贪心算法用更少的时间找到了更好的解.

试卷生成；贪心算法；区分度；禁忌搜索算法

随着信息科技的蓬勃发展，以计算机题库生成考卷的做法得到了广泛应用. 为了适应各类考试的需求，各种约束条件下的智能化考试抽题组卷研究取得了一些有效的研究成果[1-4]. 诸如招聘等类型的考试，需要有效拉开不同水平应试者的分数距离，这种情况下区分度在选题中显得尤为重要，现有的智能组卷算法虽能在保证区分度的同时兼顾试卷难度和知识覆盖面，但算法复杂，且由于抽题过程在“强约束”下，经常会出现无法满足性能要求的试卷（即约束问题变成了一个NP问题）. 本文弱化其中的部分约束条件，以获取最大平均区分度的试卷为组卷目标，设计了一种基于贪心策略的试卷生成算法.

1 问题定义

假设题库中题目数量为n，分别为Q1,Q2,…,Qn，题库涵盖了m个知识点C1,C2,…,Cm. 命题者在制作试卷时，要确定试卷内容涵盖的知识点和考试时间等约束条件，生成的试卷必须符合这些要求，且试卷中题目的平均区分度越大越好……