PDF《基 于项 目反 应理论的We b考试 系统 的研 究》

1 . 考试时为了提高组卷效率避免选题耗时导致 的 考试延时 , 可以实现从试题库中按照一定的规则由教 师抽取一定的试题组织成试卷 , 教师可以修改原有试 题和决策是否选择由计算 自动选择的试题 , 提高组卷 的灵活性 .

2 .

3 组卷策略 在计 算机自适 应考试 ( C o m p u t e r A d a p t i v e T e s t , C A T ) 过程中, 每一个题 目的选取是根 据考生先前 的 答题情况采用某种选择策略而进行 的.具体步骤是 先对考生能力作一个估计 ( 参数

0 ) , 再在题库中挑选 当能力为

0 时,具有最大信息量的考题 .选择测验的 信息函数值越大, 根据该测验对被试的能力素质水平 的估计就越准确.自适应考试 的结束条件可以是指 定的迭代次数( 达到预定的题 目 个数) , 也可以是稳定 的参数值( 系统对考生能力参数的估计值在一定范围 内趋于稳定) , 或者是考试项 目己经达到足够的信息 ( 信息 函数的累加值达到预先设定的终值) . 常用的试题抽取算法有随机法 、 回溯法、 启发式 搜索法 、 基于专家系统的方法等. (

1 ) 随机抽 涟. 随机法是最常用的一种组卷算法 , 它根据状态空 间的控制指标 , 由计算机随机抽选一道( 不重复) 试题 加到试卷中. (

2 ) 回溯试探法. 回溯试探法将随机选取产生的第一状态记录下 来,搜索失败时, 释放上次记录的状态类型 , 然后依据 一 定的规律变换和一定的状态进行试探 , 通过不断 回 溯试探直到试题生成完毕或回到出发点为止. 维普资讯 http://www.cqvip.com l

8 计算机与现代化20O6年第8期(3)启发式搜索法. 随机启发式搜索法是建立在适 当的概率模型和 人工智能的搜索理论基础上的.在搜索的前几步 中 采用随机抽题法 , 当搜索进入死结点时. 采用下面的 方法作启发后再试.首先将造成死结点 的状态类型 记录下来, 然后回溯走过的路径 , 将与该状态有关 的 元素全部释放 , 将剩下 的无关元素重新构成一路径 , 然后根据启发函数的最小值确定下一个结点 , 启发函 数定义为新元素状态类 型与记录死结点元素状态类 型分量相同的个数.启发式搜索法 比前面两种算法 的组卷成功率高 , 能够满足较复杂的组卷要求 , 但是 其程序设计复杂 , 组卷速度慢. (

4 ) 基于专家系统的组卷. 专........