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基于遺傳算法的開(kāi)放教育在線(xiàn)考試系統(tǒng)組卷實(shí)現(xiàn)

2019-09-10 07:22鄧明學(xué)
關(guān)鍵詞:在線(xiàn)考試開(kāi)放教育遺傳算法

[摘 要]文章利用遺傳算法,實(shí)現(xiàn)開(kāi)放教育在線(xiàn)考試系統(tǒng)組卷,教師只需設(shè)置部分常規(guī)的試卷題型、題量、總分等約束條件,其它如試卷難易度、章節(jié)覆蓋率、試題曝光度等約束條件由系統(tǒng)自動(dòng)生成,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化組卷。

[關(guān)鍵詞]開(kāi)放教育;在線(xiàn)考試;遺傳算法;組卷

[中圖分類(lèi)號(hào)]G434 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1008-7656(2019)02-0024-03

由于開(kāi)放教育在職成人學(xué)生存在分布分散、工學(xué)矛盾等特點(diǎn),全部課程都集中在期末統(tǒng)一時(shí)間進(jìn)行紙質(zhì)考試,容易造成考試安排時(shí)間長(zhǎng)、學(xué)生參考成本高、缺考率高、考務(wù)管理難度大等問(wèn)題。為此,國(guó)家開(kāi)放大學(xué)及各省級(jí)電大都在探索開(kāi)展在線(xiàn)考試改革工作,通過(guò)采用網(wǎng)絡(luò)在線(xiàn)考試,讓基層考點(diǎn)能靈活組織課程考試,使學(xué)生隨時(shí)隨地考試,把考試融入到平時(shí)學(xué)習(xí)中,充分調(diào)動(dòng)學(xué)生參與學(xué)習(xí)的積極性。對(duì)于開(kāi)放教育在線(xiàn)考試而言,如何設(shè)計(jì)組卷策略是關(guān)鍵之一,要考慮開(kāi)放教育多層級(jí)管理模式及基層考點(diǎn)數(shù)量多、技術(shù)力量相對(duì)薄弱的特點(diǎn),盡量減少人工設(shè)置組卷參數(shù),使組卷方式自動(dòng)化、智能化,組卷生成的試卷具有隨機(jī)性、科學(xué)性和合理性。

一、遺傳算法

遺傳算法(Genetic Algorithm)是一種模擬自然界生物進(jìn)化規(guī)律的優(yōu)勝劣汰規(guī)則演化而來(lái)的隨機(jī)搜索算法,它模擬生物界從一個(gè)隨機(jī)初始種群開(kāi)始,通過(guò)對(duì)種群中個(gè)體不斷進(jìn)行選擇、交叉、變異等操作,使種群中的優(yōu)秀個(gè)體經(jīng)過(guò)進(jìn)化后保留下來(lái),淘汰劣質(zhì)的個(gè)體,通過(guò)不斷的進(jìn)化得到越來(lái)越優(yōu)秀的種群,其在解決多種約束條件下的最優(yōu)解這類(lèi)問(wèn)題上具有優(yōu)秀的表現(xiàn),算法主要步驟如下。

(一)初始化:設(shè)置問(wèn)題編碼方式,生成初始種群。

(二)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度:對(duì)種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià),計(jì)算個(gè)體的優(yōu)劣程度。

(三)選擇:根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度從種群中選擇個(gè)體生成新種群。

(四)交叉:對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行叉交配對(duì)生成新種群。

(五)變異:對(duì)種群中個(gè)體的染色體進(jìn)行變異生成新的種群。

(六)結(jié)束:通過(guò)不斷進(jìn)行選擇、交叉、變異操作達(dá)到截止條件后,從種群中選擇最優(yōu)個(gè)體即作為問(wèn)題最優(yōu)解。

二、組卷原理

組卷是根據(jù)用戶(hù)給定的約束條件(試卷總分、難度系數(shù)、考試時(shí)長(zhǎng)、考試章節(jié)、題型、題量、曝光度等),從試題庫(kù)中依據(jù)一定的策略(算法)選取與約束條件相匹配的試題組成試卷的過(guò)程。試題庫(kù)中的約束條件試題通常包括:題號(hào)、題型、所屬知識(shí)點(diǎn)、難度、區(qū)分度、題干、操作說(shuō)明、作答時(shí)間、分?jǐn)?shù)、曝光次數(shù)、上次使用時(shí)間等特征參數(shù)。

利用遺傳算法組卷,首先將組卷過(guò)程中涉及的試卷庫(kù)、試卷、試題、試題特征參數(shù)等相關(guān)概念映射為遺傳算法中的種群、個(gè)體、染色體、基因等相關(guān)概念,其對(duì)應(yīng)關(guān)系為:種群—試卷庫(kù),個(gè)體—試卷,染色體—試題,基因—試題特征參數(shù)。然后根據(jù)組卷約束條件建立遺傳算法組卷數(shù)學(xué)模型,對(duì)組卷問(wèn)題“解”(試卷)的染色體(試題)進(jìn)行編碼,確定數(shù)學(xué)模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。最后通過(guò)對(duì)試卷庫(kù)(種群)中的試卷(個(gè)體)不斷執(zhí)行選擇、交叉、變異等遺傳操作,當(dāng)遺傳操作達(dá)到設(shè)定的條件后,選擇試卷庫(kù)(種群)中最優(yōu)的試卷(個(gè)體)完成遺傳算法組卷操作。

三、遺傳算法組卷實(shí)現(xiàn)

(一)適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)

雖然組卷涉及的約束條件較多,有總分、總時(shí)長(zhǎng)、題型、題量、題目分值、難度系數(shù)、知識(shí)點(diǎn)覆蓋率、曝光度等,但在本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)中,為保證每科目試卷規(guī)格的統(tǒng)一,試卷的題型、題目分值、總分?jǐn)?shù)、總時(shí)長(zhǎng)等常規(guī)約束條件由教師在組卷時(shí)統(tǒng)一設(shè)置,因此算法需處理的約束條件僅包括試卷難度、知識(shí)點(diǎn)覆蓋率和曝光度。

其中N表示試卷預(yù)期難度與實(shí)際難度的偏差值,NP表示試卷預(yù)期難度,取值范圍為[0,1],取值越大,試卷預(yù)期難度越大,k表示試卷題量,ni表示第i題的難度,ni取值范圍為[0,1],ti表示第i題的分?jǐn)?shù),Z表示試卷總分,可推算出N的取值范圍為[0,1],取值越小,試卷難度越接近預(yù)期難度,試卷質(zhì)量越好。

其中P表示試卷曝光度,即試卷中出現(xiàn)已曝光的試題分?jǐn)?shù)占試卷總分的比例,且該值與試題曝光次數(shù)相關(guān),k表示試卷題量,pi表示第i題是否曝光,取值為0或1,0表示該題還未被使用過(guò),1表示該題已被其它試卷使用過(guò),ti表示第i題的分?jǐn)?shù),Z表示試卷總分,spi表示第i題的曝光次數(shù),m表示題庫(kù)總題量,當(dāng)題庫(kù)中無(wú)試題曝光時(shí),P=0,可推算出P的取值范圍為[0,1], 取值越小,試卷曝光度越低,試卷質(zhì)量越好。

其中F表示題庫(kù)中各章節(jié)題量在題庫(kù)所占比例與所生成的試卷中對(duì)應(yīng)章節(jié)題量在試卷中所占比例的偏差之和,k表示題庫(kù)章節(jié)數(shù),tki表示題庫(kù)中第i章題量,TK表示題庫(kù)總題量,sji表示試卷中第i章題量,SJ表示試卷總題量,可推算出F的取值范圍為[0,2],取值越小,試卷章節(jié)題量與題庫(kù)章節(jié)題量越對(duì)應(yīng),試卷質(zhì)量越好。

4.對(duì)于遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)來(lái)說(shuō),取值必須為非負(fù),且取值越大越好,綜合考慮式1、2、3取值范圍,本系統(tǒng)試卷適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)為:

當(dāng)N、P、F值越小時(shí),S值越大,表示該試卷質(zhì)量越好,其繁殖能力越強(qiáng),有更大的幾率參與下一代遺傳。

(二)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

遺傳算法通過(guò)不斷迭代計(jì)算求解最優(yōu)解,雖然它具有良好的全局尋優(yōu)和收斂速度快等特點(diǎn),但也應(yīng)結(jié)合實(shí)際應(yīng)用及程序語(yǔ)言,做好編碼方案和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),以便提高算法執(zhí)行速度。本系統(tǒng)采用vbscript作為程序語(yǔ)言,試題存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,為了避免算法迭代過(guò)程中頻繁讀取數(shù)據(jù)庫(kù)影響速度,對(duì)染色體采用字符串編碼方式,將需要參與遺傳計(jì)算的試題特征參數(shù)全部以基因形式存儲(chǔ)在染色體編碼中,即每道試題編碼如下:試題編號(hào)-分?jǐn)?shù)-難度-曝光次數(shù)-章節(jié)號(hào),并利用二維數(shù)組存儲(chǔ)種群,如式(5)所示。

二維數(shù)組S中每一行即表示一套試卷,dij表示第i套試卷第j道試題的編碼(0≤i

(三)算法結(jié)構(gòu)

1.種群初始化

設(shè)置初始種群規(guī)模大小為m,本系統(tǒng)m取值為50。設(shè)試卷共有k種題型,每種題型題目數(shù)量為T(mén)k,每種題型每題分?jǐn)?shù)為Sk,則試卷總題量為∑ki =1Tk,試卷總分為∑ki =1Sk,定義二維數(shù)組S[m,n+1]。從數(shù)據(jù)庫(kù)中根據(jù)試卷題型及題型題量隨機(jī)選取m套試卷的試題信息(試題編號(hào)-分?jǐn)?shù)-難度-曝光次數(shù)-章節(jié)號(hào))存入二維數(shù)組S中,利用公式(4),計(jì)算每套試卷適應(yīng)度值,存入二維數(shù)組S最后一列。

2.選擇

采用輪盤(pán)賭選擇法,將種群中質(zhì)量較好的試卷以較大的概率選擇出來(lái)遺傳至下一代,其原理為:利用種群中試卷的適應(yīng)度值來(lái)劃分輪盤(pán)區(qū)域,適應(yīng)度越大,所占輪盤(pán)的區(qū)域就越大,被選取的概率就越大。設(shè)第i套試卷被選取的概率為Pi,則

每次從種群中選取試卷時(shí),先隨機(jī)生成一個(gè)在區(qū)間[0,1]之間的數(shù)R,若∑ki=0 Pi≥R(k<m),則第k套試卷被選取,重復(fù)該方法選取m套試卷存放在新數(shù)組St[m,n+1]中。

3.交叉

因試卷由多種題型組成,本系統(tǒng)采用按題型分段單點(diǎn)交叉法,即對(duì)試卷每種題型都進(jìn)行交叉操作,每次采用隨機(jī)法從數(shù)組St [m,n+1]隨機(jī)選取兩套試卷進(jìn)行交叉,生成的下一代試卷存放回原數(shù)組S[m,n+1]中。同時(shí)為使部分試卷保留原始基因遺傳到下一代,本系統(tǒng)設(shè)置交叉概率Pc=0.75,交換前先隨機(jī)生成一個(gè)在區(qū)間[0,1]之間的數(shù)R,如R≤Pc,則對(duì)選取的試卷進(jìn)行交叉,否則不交叉,選取的兩套試卷原樣遺傳至下一代,對(duì)于執(zhí)行了交叉的試卷,需重新計(jì)算試卷適應(yīng)度值。交叉后,如試卷中存在重復(fù)的題目,則應(yīng)將其替換為未重復(fù)的題目。

4.變異

變異屬于小概率事件,本系統(tǒng)取變異概率Pm=0.08,依次選取數(shù)組S[m,n+1]的每套試卷,先隨機(jī)生成一個(gè)在區(qū)間[0,1]之間的數(shù)R,如R≤Pm,則對(duì)該套試卷進(jìn)行變異操作,隨機(jī)生成一個(gè)小于試卷總題量的正整數(shù)作為需變異題目序號(hào),將該題目替換成其它題型相同且不與當(dāng)前試卷題目重復(fù)的題目。

5.結(jié)束

遺傳算法通過(guò)不斷迭代運(yùn)行公式,使其解盡可能接近最優(yōu)解,同時(shí)也要考慮算法運(yùn)行時(shí)間,并不是迭代次數(shù)越多越好,本系統(tǒng)設(shè)置為300,同時(shí)設(shè)置最優(yōu)試卷期望適應(yīng)度值為3.8,在迭代過(guò)程中,滿(mǎn)足任一條件即中止迭代,種群中適應(yīng)度值最高的試卷即作為成功組卷的試卷。

四、總結(jié)

文章結(jié)合廣西遠(yuǎn)程開(kāi)放教育在線(xiàn)考試系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工作,重點(diǎn)研究針對(duì)開(kāi)放教育特點(diǎn),采用遺傳算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)組卷功能的原理及算法過(guò)程。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明,通過(guò)使用遺傳算法對(duì)開(kāi)放教育在線(xiàn)考試進(jìn)行組卷,能夠便捷、快速、隨機(jī)且較為科學(xué)地實(shí)現(xiàn)考點(diǎn)考試組卷。

[參考文獻(xiàn)]

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[作者簡(jiǎn)介]鄧明學(xué)(1981-),男,江西宜春人,廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院在讀工程碩士,廣西廣播電視大學(xué)教務(wù)處副處長(zhǎng),工程師,研究方向:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與并行分布計(jì)算技術(shù)、遠(yuǎn)程教育管理。

[責(zé)任編輯 韋書(shū)令]

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