柯岷

（黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)中心，黑龍江哈爾濱150040）

人工智能是機(jī)器、系統(tǒng)等通過(guò)模擬人腦工作模式，而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)智能化管理的一門(mén)技術(shù)。隨著人工智能（AI）大數(shù)據(jù)信息化時(shí)代的到來(lái)，學(xué)者們正在試圖研究人工智能技術(shù)，并將其應(yīng)用在教育方面[1-4]?；贏I的智能考試系統(tǒng)采用智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使得系統(tǒng)具有深度學(xué)習(xí)和自我進(jìn)化的能力，從而能夠自動(dòng)識(shí)別出學(xué)生在考試中所出現(xiàn)的錯(cuò)題，進(jìn)而給學(xué)生制定效果最佳的學(xué)習(xí)計(jì)劃。同時(shí)，還能實(shí)現(xiàn)對(duì)考試題目進(jìn)行詳細(xì)分類(lèi)、篩選。此外，系統(tǒng)能夠通過(guò)先行知識(shí)結(jié)構(gòu)以及學(xué)生考試大數(shù)據(jù)來(lái)確定學(xué)生知識(shí)薄弱項(xiàng)，并挖掘出考試相關(guān)的知識(shí)薄弱點(diǎn)；采用考試系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)收集學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，并通過(guò)人工智能系統(tǒng)挖掘最佳的學(xué)習(xí)路徑，從而做到因材施教，優(yōu)化了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，最終提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)。

文中依托網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，開(kāi)發(fā)了基于人工智能的考試系統(tǒng)。其采用遺傳算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能組卷功能，并通過(guò)Apriori算法對(duì)考試系統(tǒng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、對(duì)考試結(jié)果評(píng)析以及識(shí)別考試知識(shí)薄弱點(diǎn)，使教師能根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果對(duì)教學(xué)重點(diǎn)做出調(diào)整。

1 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，其旨在研究如何使機(jī)器能夠像人一樣進(jìn)行智能化工作。即用機(jī)器模仿并實(shí)現(xiàn)人類(lèi)感知、思考、行動(dòng)等人類(lèi)智力行為。

人類(lèi)智能所能完成的智能任務(wù)包括感知、思考和行動(dòng)。感知包括視覺(jué)、觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等，對(duì)應(yīng)于人工智能即為機(jī)器視覺(jué)、觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)感知等；思考包括學(xué)習(xí)、理解等，對(duì)應(yīng)于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器理解等；行動(dòng)包括語(yǔ)言、動(dòng)作、表情等，對(duì)應(yīng)于人工智能就是語(yǔ)音合成、智能化控制等。兩者的關(guān)系如圖1所示。

圖1 人工智能與人類(lèi)智能的聯(lián)系

因此，一個(gè)人工智能系統(tǒng)也是從感知、思考與行動(dòng)三方面構(gòu)成，如圖2所示。此外，人工智能系統(tǒng)還應(yīng)包括相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)算法。人工智能算法相當(dāng)于機(jī)器的神經(jīng)系統(tǒng)，其可以用于機(jī)器利用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，從而具備與人類(lèi)類(lèi)似的自我學(xué)習(xí)能力，促進(jìn)機(jī)器的自我學(xué)習(xí)與自我進(jìn)化，最終得到像人類(lèi)大腦一樣的智能化處理能力。其自我學(xué)習(xí)越多，智能化工作的能力則越強(qiáng)。

圖2 人工智能技術(shù)體系架構(gòu)

人工智能算法主要包括回歸算法、聚類(lèi)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、類(lèi)腦智能等算法，如圖3所示。深度學(xué)習(xí)是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)構(gòu)建多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，最終使得人工智能系統(tǒng)具備自我學(xué)習(xí)能力。

圖3 人工智能算法理論模塊

2 遺傳算法

2.1 遺傳算法概述

遺傳算法[5-8]是一種搜索優(yōu)化算法，該算法隨著人工智能大數(shù)據(jù)時(shí)代的迅速發(fā)展而被研究學(xué)者應(yīng)用在各個(gè)方面，其通常被用來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題。該算法將現(xiàn)實(shí)中的實(shí)際問(wèn)題抽象出具體的模型，對(duì)應(yīng)具體的映射函數(shù)。遺傳算法中有“初始種群”的定義，該定義類(lèi)似于遺傳學(xué)中的遺傳基因信息存在于各個(gè)染色體中。該遺傳算法中的初始種群將個(gè)體編碼成位串模式，從而計(jì)算個(gè)體染色體適應(yīng)值。其的具體流程，如圖4所示。

圖4 遺傳算法的處理流程

2.2 遺傳算法的編碼方式

針對(duì)上文中遺傳算法的處理流程，首先應(yīng)解決的是個(gè)體的編碼方式。在智能組卷中，遺傳算法的編碼方式采用分段二進(jìn)制[9-10]。其的基本思想是將考試題目按題型劃分段，每一種題型的總量決定編碼位長(zhǎng)；當(dāng)確定位長(zhǎng)之后，采樣二進(jìn)制編碼方式對(duì)每一種題型進(jìn)行編碼。假設(shè)題庫(kù)中有A，B，C三類(lèi)題型，對(duì)應(yīng)的試題數(shù)量為n1，n2，n3。則組卷的個(gè)體長(zhǎng)度為n1+n2+n3長(zhǎng)度的二進(jìn)制串，其編碼方式如圖5所示。

圖5 分段二進(jìn)制數(shù)組編碼串

其中

該編碼方式簡(jiǎn)單易懂，實(shí)現(xiàn)也較為便捷。

3 考試系統(tǒng)概況分析與設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

本文設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的人工智能考試系統(tǒng)，能夠運(yùn)用于在校學(xué)生第二語(yǔ)言科目中[11-16]。如圖6所示為該系統(tǒng)功能的整體框架圖。該系統(tǒng)中主要分為3個(gè)模塊，分別為管理員功能模塊、教師功能模塊和學(xué)生功能模塊。其中，管理員能夠?qū)處熁驅(qū)W生的信息進(jìn)行統(tǒng)一管理；教師登錄賬號(hào)信息之后，可以對(duì)自身系統(tǒng)中擁有的功能模塊進(jìn)行操作；每位考生對(duì)應(yīng)一個(gè)賬號(hào)，學(xué)生在登錄賬號(hào)后可選擇考試科目以及完成在線考試。

圖6 系統(tǒng)功能整體結(jié)構(gòu)圖

3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

針對(duì)圖6中的系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)圖，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)表。如圖7所示為各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表之間的相互關(guān)系。該表的設(shè)計(jì)主要包含5張表，分別為用戶信息表、試題表、試卷表、學(xué)生成績(jī)表及答題表。

圖7 數(shù)據(jù)表之間的實(shí)體關(guān)系圖

4 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

如圖8所示為教師登錄系統(tǒng)時(shí)，顯示的教師模塊系統(tǒng)信息。教師登錄賬號(hào)信息之后，會(huì)在系統(tǒng)中顯示教師的姓名與編號(hào)，并會(huì)出現(xiàn)試題管理、組卷管理、批改管理和試題分析這4個(gè)模塊。其主頁(yè)面清晰簡(jiǎn)單，且易于操作。

如圖9所示為教師登錄系統(tǒng)。點(diǎn)擊考試分析、學(xué)生分析之后，會(huì)顯示學(xué)生的各種信息。該功能可以分析學(xué)生的成績(jī)情況，并能夠?qū)W(xué)生的學(xué)習(xí)情況以曲線圖或柱狀圖、餅圖的形式分析展示出來(lái)。從該圖中的走勢(shì)便可清晰的了解，該學(xué)生某一個(gè)階段以來(lái)某課程學(xué)習(xí)的情況。進(jìn)而突破了傳統(tǒng)教師對(duì)學(xué)生進(jìn)行每次手工記錄與分析對(duì)比的繁瑣。

圖8 在線考試系統(tǒng)教師登錄界面

圖9 在線考試系統(tǒng)

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)考試能夠?qū)W(xué)生所掌握的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行差缺補(bǔ)漏，然而這需要教師以及學(xué)生自身總結(jié)考試錯(cuò)題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，考試逐漸通過(guò)無(wú)紙化的考試系統(tǒng)進(jìn)行。傳統(tǒng)的考試系統(tǒng)功能較為單一，且有大量考試數(shù)據(jù)被遺留而未利用。為此，本文采用人工智能技術(shù)，開(kāi)發(fā)了基于人工智能的考試系統(tǒng)。其通過(guò)最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)高級(jí)算法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)和自我進(jìn)化；用遺傳算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能組卷功能，對(duì)錄入考試題目進(jìn)行詳細(xì)分類(lèi)、篩選，并通過(guò)海量數(shù)據(jù)挖掘考生相關(guān)薄弱知識(shí)點(diǎn)，從而精準(zhǔn)定位學(xué)生薄弱項(xiàng)，使教師能夠根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果對(duì)其自身的教學(xué)重點(diǎn)做出調(diào)整。進(jìn)而真正意義上做到因材施教，優(yōu)化學(xué)習(xí)效率，提高學(xué)習(xí)成績(jī)。