张烈超 刘开文

（武汉交通职业学院，湖北 武汉 430065）

智能化组卷策略是网络考试系统的核心技术，也是实现网络考试系统的重点和难点。智能组卷遇到的主要问题是保证生成的试卷具有随机性、合理性、科学性的同时，必须最大程度地满足用户的需求，如诊断、评估考生的知识、能力掌握情况，提高考试的信度和效度。因此，在网络交互环境中，题库试题质量要求比较高的前提下，组卷算法设计的优劣直接决定了其执行效率及质量，故而选择一个高效、科学算法是智能组卷的关键。［1］

组卷问题的实质是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题，它的约束条件难以用数学形式来描述，采用传统的数学方法求解十分困难。［2］文献［1］［2］中提到的 随机选取法和回朔试探法等组卷策略在求解大量试题或者复杂度较高的问题时有明显的缺陷，而采用人工智能算法之一的遗传算法，求解此类组卷问题则取得了较好的效果。［3］本文利用遗传算法作为求解智能组卷问题的策略，应用于考试系统，并取得了较好的效果。

1 智能组卷相关问题

1.1 试卷构成要素

智能组卷考试系统中需要考虑的一项重要的内容就是：如何从现有的试题库构建满足教学要求的试卷。通常情况下，构成一套试卷需要考虑很多因素，而且试卷中的每一道试题又包含多个属性，其中，与组卷有关的属性可能有以下几项内容：（1）题型；（2）知识点；（3）试题难度系数；（4）总分。［4］组卷过程中，由上述几个属性共同决定题库中某道题目能否被抽中。……