彭康华, 黄裕锋, 姚江梅

(广东工程职业技术学院 信息工程学院,广州 510520)

现阶段的数据库技术专业课程的考试中,有学校用机试,也有用笔试,其操作过程为个人出卷、发卷,考生考完后,需回收试卷,再交到改卷老师手里,工作量巨大且效率低下,耗费了大量人力、物力和财力. 因此,开发数据库技术专业课程考试资源库与在线考试系统刻不容缓,以期推行无纸化组卷及考试,提高工作效率同时降低人财物力. 要推行无纸化在线考核,关键技术为自动化组卷问题,其组卷结果及效率是众多学者关心和研究热点[1-3]. 在学者们研究的基础上,对多种组卷技术及方法进行对比和研究,主要有随机变量法、回溯试探法及人工智能法. 最早所使用的随机变量算法,顾名思义为随机选择题目实施试卷组合,后与目标期望值来比对,达到要求即形成考试试卷,该方法易于操作,但因为仅仅是排列组合,故试卷组装的质量不佳,费时费力,失败率极高. 回溯试探算法进一步优化了组卷效率,无效试卷得到控制,但缺点是题库数目大时,回溯的数量大大增加,使用时间更长,耗费大量的系统内存. 为了更好组成高质量的试卷,满足在线考试的要求,本文更多的是讨论和研究人工智能算法,主要是遗传算法及蚁群算法. 通过对比,使用更加高效的算法应用于自动组卷,从而更好的促进在线考试和远程教育的发展.

1 遗传算法与蚁群算法组卷简介

求解遗……