鄧倫丹,熊 婷

(南昌大學(xué) 科學(xué)技術(shù)學(xué)院,江西 共青城 332020)

0 引言

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)更加重視知識與學(xué)生的實(shí)際結(jié)合狀態(tài)[1],因此,可以將網(wǎng)絡(luò)教學(xué)與線下教學(xué)進(jìn)行有機(jī)整合提高教學(xué)效率。近年來,國內(nèi)外研發(fā)了各種與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)相關(guān)的輔助教學(xué)系統(tǒng),將計(jì)算機(jī)作為線上考核中心,完成各種規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)考試[2]。研究表明,在考核過程中,在試題庫中進(jìn)行隨機(jī)組卷,整體難度偏高,難以調(diào)整考試知識覆蓋程度,為提高線上考核效果[3],需設(shè)計(jì)出有效的試題庫智能選題組卷方法。

網(wǎng)絡(luò)考試的設(shè)置對后續(xù)優(yōu)化現(xiàn)有教育模式十分重要[4],網(wǎng)絡(luò)考試可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容及時(shí)對試題庫進(jìn)行維護(hù)更新[4],根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容及時(shí)對試題庫進(jìn)行維護(hù)更新,降低教師的閱卷難度,提高考評的綜合效率。在試題庫智能選題的過程中[5],形成符合測試需求的試卷,對智能選題的科學(xué)合理性要求較高。針對智能選題組卷特點(diǎn)設(shè)計(jì)幾種常規(guī)的試題庫智能選題組卷方法:第一種是基于Python的智能組卷方法[6],其主要利用TKinter模塊創(chuàng)建智能選題應(yīng)用程序,完成智能選題;第二種是基于PHP的智能組卷方法[7],其主要根據(jù)題量分配參數(shù)進(jìn)行分值合計(jì),完成智能選題。但上述兩種智能選題組卷方法均需使用AutoCAD軟件進(jìn)行試題動態(tài)預(yù)覽布局,易受選題組卷關(guān)聯(lián)場景變化影響,導(dǎo)致組卷知識點(diǎn)覆蓋度偏低。因此,本文基于遺傳算法設(shè)計(jì)了一種全新的試題庫智能選題組卷方法。

1 利用遺傳算法的試題庫智能選題組卷方法設(shè)計(jì)

1.1 構(gòu)建智能試題庫組卷數(shù)學(xué)模型

常規(guī)試題中包含的基礎(chǔ)屬性信息較多,根據(jù)常規(guī)試題的基礎(chǔ)特征[8],可對組卷等級進(jìn)行編碼。根據(jù)試題庫等級編碼可以確定不同選題指標(biāo)的基礎(chǔ)含義[9],劃分選題組卷難度。本文使用加權(quán)平均法,結(jié)合試卷的信度與效度共同計(jì)算試卷的難度,確定選題指標(biāo)。在計(jì)算機(jī)完成選題操作過程中,根據(jù)搜索參數(shù)匹配關(guān)系進(jìn)行查找重組[10],生成最終的試卷。為了滿足選題組卷的智能化要求,本文設(shè)計(jì)的方法構(gòu)建了智能試題庫組卷數(shù)學(xué)模型。

本文根據(jù)組卷基礎(chǔ)要求,進(jìn)行描述,生成組卷參數(shù)指標(biāo)體系P,如式(1)所示。

P={p1,p2,...,pn}

(1)

式(1)中,p1,p2,...,pn代表指標(biāo)體系中試題的屬性變量。在實(shí)際組卷過程中,受理論閾值影響,可能會出現(xiàn)多屬性對應(yīng)單個(gè)取值的問題,因此,本文根據(jù)選題值域變化特征劃分了選題范圍,此時(shí)設(shè)置的智能選題指標(biāo)S如式(2)所示。

S={HP1,HP2,...,HPn}

(2)

式(2)中,HP1,HP2,...,HPn代表不同題型的選題范圍,此時(shí)可以將試題看成某參數(shù)集進(jìn)行整合,設(shè)置不同的試題編號,計(jì)算試題數(shù)量,此時(shí)的生成的智能選題組卷數(shù)學(xué)模型E如式(3)所示。

E={α,γ,d,q}

(3)

式(3)中,α代表測試試卷的信度,γ代表被測試試卷的效度,d代表試卷的平均難度,q代表試卷的整體區(qū)分度。

使用上述的智能選題組卷模型可以設(shè)置基礎(chǔ)的試題編號,統(tǒng)計(jì)試題反饋的知識點(diǎn)。智能選題組卷需要使用有效的組卷智能平臺。因此,本文使用B/S模式替代傳統(tǒng)的一對一模式,生成了全新的智能化組卷體系,使用上述的智能組卷體系可以生成科學(xué)、合理的智能組卷程序,全面完成試題的匹配與重組,提高選題組卷的智能性,保證組卷知識的基礎(chǔ)覆蓋率。

1.2 生成組卷關(guān)聯(lián)推理預(yù)選試題庫

在智能組卷的過程中,需要確定不同試題的基礎(chǔ)屬性,總結(jié)有效的選題組卷約束條件。本文根據(jù)關(guān)聯(lián)約束選擇生成了組卷關(guān)聯(lián)推理預(yù)選試題庫,該試題庫需要滿足以下約束條件:(1)組卷關(guān)聯(lián)推理預(yù)選試題庫必須包括全部試題分度,試題的難度和比例需要合理重組;(2)試題庫的題型分布和試題總量需滿足相應(yīng)的測試格式;(3)試題庫的難度、試題耗時(shí)等參數(shù)需要并行設(shè)置,實(shí)現(xiàn)交叉統(tǒng)一。針對上述的試題庫生成要求,本文設(shè)置了基礎(chǔ)約束條件C,如式(4)所示。

C=(Er,pi,Hpi)

(4)

式(4)中,Er代表基礎(chǔ)參數(shù)要求的組卷范圍,pi代表基礎(chǔ)屬性變量,Hpi代表滿足基礎(chǔ)屬性變量的統(tǒng)計(jì)量數(shù)值。根據(jù)上述設(shè)置的基礎(chǔ)約束條件,可以進(jìn)行指標(biāo)體系降維處理,降低組卷復(fù)雜度,即將組卷指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián),按照章節(jié)數(shù)選取試題,預(yù)設(shè)試卷分值,接下來,再進(jìn)行試卷初始化,劃分不同單元的題量。

在組卷過程中,經(jīng)常面對同一題型的組卷問題,需要將其轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S狀態(tài)空間,再進(jìn)行統(tǒng)一處理。推理機(jī)可以根據(jù)關(guān)聯(lián)狀態(tài)生成相應(yīng)的組卷匹配策略,實(shí)現(xiàn)推理預(yù)選。本文使用推理機(jī)確定的組卷推理因素,排除了無用的參數(shù)組合,確定的組卷范圍,提高了最終的組卷質(zhì)量。此時(shí)可以生成必選因素結(jié)合,按照組卷復(fù)雜約束要求提高組卷的表達(dá)性,使其與基礎(chǔ)組卷要求相匹配,此時(shí)生成的預(yù)選試題庫如表1所示。

表1 組卷推理預(yù)選試題庫

由表1可知,上述組卷推理預(yù)選試題庫可以根據(jù)不同的組卷屬性確定編碼范圍,統(tǒng)一完成選題組卷的降維處理,最大限度地提高了組卷的可靠性。

1.3 基于遺傳算法設(shè)計(jì)試題庫智能組卷適應(yīng)度函數(shù)

為了解決常規(guī)的試題庫智能選題組卷方法存在的組卷問題,提高組卷知識的覆蓋率,本文基于遺傳算法設(shè)計(jì)了試題庫智能組卷適應(yīng)度函數(shù)。遺傳算法符合自然進(jìn)化規(guī)則,當(dāng)初始群體產(chǎn)生后,會根據(jù)優(yōu)勝劣汰原則進(jìn)行迭代,按照個(gè)體適應(yīng)度生成全新的個(gè)體,這些個(gè)體也被稱為新的種群。因此,使用遺傳算法得到的選題組卷函數(shù)的適應(yīng)度更高,可以將其看成組卷的最優(yōu)解。

在組卷的過程中,需要從試題庫中抽取試題,按照知識點(diǎn)測試要求確定試題的分布關(guān)系,生成初始約束條件。但受隨機(jī)性影響,組卷的試題覆蓋全部知識點(diǎn)的可能性偏低,且會隨著考試科目和考試章節(jié)變化。本文根據(jù)考試章節(jié)的難度比例分布關(guān)系計(jì)算了組卷難度參數(shù)di,如式(5)所示。

(5)

式(5)中,mi代表試題的分?jǐn)?shù)組成,根據(jù)上述的組卷難度參數(shù)可以確定組卷的分布式參數(shù)結(jié)構(gòu),規(guī)劃試題的總時(shí)間。為了有效地進(jìn)行選題組卷區(qū)分,本文需要解決遺傳算法的編碼問題,即將原本的映射編碼進(jìn)行了適應(yīng)度處理,降低了編碼的初始長度。接下來,引入相關(guān)的遺傳算子,進(jìn)行分段實(shí)數(shù)編碼處理,得到的難度分布偏差f(x)如式(6)所示。

f(x)=error(c,x)

(6)

式(6)中,(c,x)章節(jié)檢索點(diǎn)代表,此時(shí)可以進(jìn)行誤差分析假設(shè),生成的適應(yīng)度函數(shù)Q(f)如式(7)所示。

(7)

2 實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證設(shè)計(jì)基于遺傳算法的試題庫智能選題組卷方法的選題組卷效果,本文選取有效的開發(fā)工具,將其與秦哲等[7]、陳慧等[8]兩種常規(guī)的試題庫智能選題組卷方法對比進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

根據(jù)智能選題組卷實(shí)驗(yàn)需求,本文將某校的基礎(chǔ)教學(xué)考試數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),進(jìn)行綜合分析,使用ASP開發(fā)技術(shù)生成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫,搭建Javascript實(shí)驗(yàn)平臺。該實(shí)驗(yàn)平臺使用Windows作為操作系統(tǒng),通過IIS 6.0完成Web服務(wù),實(shí)驗(yàn)瀏覽器選取Internet Explorer 6.0及以上版本。為更貼近實(shí)際選題組卷狀態(tài),本實(shí)驗(yàn)選取Microsoft SQL Server 2005作為數(shù)據(jù)庫,通過Nunit測試工具生成了ASP NET Ajax實(shí)驗(yàn)框架。

設(shè)置的基礎(chǔ)試題庫的完善程度直接影響最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。因此,本實(shí)驗(yàn)根據(jù)基礎(chǔ)教育測量標(biāo)準(zhǔn),使用單一化數(shù)據(jù)表生成了實(shí)驗(yàn)試題庫,進(jìn)行了前期數(shù)據(jù)管理,避免數(shù)據(jù)冗余作用影響最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)試題庫的組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)試題庫組成結(jié)構(gòu)

由圖1可知,實(shí)驗(yàn)試題庫主要由若干個(gè)題型分解為若干個(gè)知識點(diǎn),不同的試題包含的參數(shù)不同,本文設(shè)置的部分試題數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表2所示。

表2 試題數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

由表2可知,結(jié)合上述設(shè)置的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫,可以劃分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)子集,對選題數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,生成基礎(chǔ)的實(shí)驗(yàn)參數(shù)。根據(jù)考試要求的知識點(diǎn)類型對實(shí)驗(yàn)題目進(jìn)行初步篩選,設(shè)置基礎(chǔ)試題框架及實(shí)驗(yàn)約束條件,此時(shí)可以將組卷知識覆蓋率F作為實(shí)驗(yàn)指標(biāo),計(jì)算式如式(8)所示。

F=(S/SA)×100%

(8)

式(8)中,S代表選題組卷生成試卷滿足約束知識點(diǎn)要求的題目數(shù)量,SA代表約束知識點(diǎn)總數(shù)量。組卷知識覆蓋率越高,證明智能選題組卷方法的組卷效果越好,反之則證明智能選題組卷方法的組卷效果相對較差。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置的總試題庫試題數(shù)量為1 536道,其中包含5類題型,組卷框架包括單選題、多選題、判斷題、案例分析題;難易級別則分為容易、中等、困難。根據(jù)上述的難易級別可以將知識點(diǎn)與章節(jié)進(jìn)行聯(lián)系,設(shè)置基礎(chǔ)區(qū)分度系數(shù),待上述準(zhǔn)備完畢后,即可得出智能選題組卷結(jié)果。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

根據(jù)上述的實(shí)驗(yàn)概況分別使用本文設(shè)計(jì)的基于遺傳算法的試題庫智能選題組卷方法,秦哲等[7]的基于Python的智能組卷方法以及陳慧等[8]的基于PHP的智能組卷方法進(jìn)行組卷,使用式(8)計(jì)算3種方法在不同難度級別下的組卷知識覆蓋率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表3可知,在相同的組卷環(huán)境下,本文設(shè)計(jì)的基于遺傳算法的試題庫智能選題組卷方法的組卷知識覆蓋率始終較高,超過了90%,秦哲等[7]和陳慧等[8]的研究方法相比,更具有可靠性,有一定的應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié)語

線上考試的學(xué)習(xí)效果度量方法對制定后續(xù)學(xué)習(xí)方案十分重要。因此,需生成合理的線上考試試卷。常規(guī)的線上試題庫智能選題組卷方法的組卷效果較差,本文基于遺傳算法設(shè)計(jì)一種全新的試題庫智能選題組卷方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的智能選題組卷方法的組卷效果較好,知識覆蓋度較高,具有可靠性,有一定的應(yīng)用價(jià)值。