杨巍巍，宋海峰，高巍巍，马宪敏，李 放，张丽明

（1.黑龙江外国语学院，黑龙江 哈尔滨150025；2.黑龙江工程学院，黑龙江 哈尔滨150050；3.吉林华侨外国语学院，吉林 长春130117）

自动组卷是依据用户指定的约束条件（查询参数）抽取出符合要求的试题并组合成试卷。组卷模块是整个网络考试系统设计中重要的组成部分。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是由生物进化论中的“适者生存，优胜劣汰”进化规律和遗传机制演化来的一类随机搜索方法。遗传算法借用生物遗传学的观点，通过自然选择、交叉、变异等作用机制，实现个体适应性的提高，从而体现了自然界中“物竞天择、适者生存”的进化过程［1］。

1 智能组卷技术

1.1 试题库结构

在数据库设计中，为单个试题设置题号、知识点、题型、预计用时、分值、难度、区分度、最近被选时间等多个属性描述［2］，以便于组卷时对整份试卷进行条件约束。

1.2 建立组卷数学模型

将自动组卷生成的试题，量化为包含题号、知识点、题型、答题时间、分值、难度和区分度等属性的一个n维向量（a1，a2，…，an），假设1份试卷中包含m道试题，则将生成的试卷表示为m×n的目标矩阵S［3］。

目标矩阵S主要满足以下约束条件［4］：

1）知识点约束。

式中：ZF 为试卷总分，zk（k＝1，2，…，n）为第k个知识点的总分，zpk为第k个知识点的分值占整个试卷的分值比例。

2）试卷题型约束。

式中：tk（k＝1，2，…，n）为第k种题型的总分值，tpk为第k种题型占整个试卷的分值比例。

3）试卷答题总时间。

式中：f4为试卷题型分布指标中的ZF。

5）难度系数。

式中：wi为该试题的权值，较简单的题型权值比重分配较小，较难的题型权值比重分配较大。……