淺析基于遺傳算法的智能組卷系統(tǒng)

劉秋香 劉振偉

摘 要 智能組卷系統(tǒng)可以根據(jù)教師需求，快速組成一套或多套試卷進行測試，并且客觀題自動批閱，大大減輕了教師們的組卷和閱卷負擔。而遺傳算法模擬自然選擇，減少了人工干預，使結果更加公正合理，非常適合用在組卷考試上。本文從遺傳算法的基本思想與運算過程、智能組卷系統(tǒng)的功能分析、遺傳算法在智能組卷中的應用這三個方面，簡要介紹了一種基于遺傳算法的智能組卷系統(tǒng)。

關鍵詞 遺傳算法;最優(yōu)解;智能組卷;組卷參數(shù)

引言

隨著科技和社會的發(fā)展，高校教育不斷推陳出新，傳統(tǒng)的教育模式已經(jīng)逐漸被智能化教育所替代。尤其在考試出題方面，很多高校已經(jīng)開始用電腦組卷替代人工組卷了。但是很多組卷系統(tǒng)采用的是隨機出題，這用于平常的小測驗還可以，但是用于綜合性測試中，這種隨機出題組卷的方式顯然在難度、試題分布、公平性等方面不夠合理，此時就體現(xiàn)出了遺傳算法的實用性和有效性。

1遺傳算法的基本思想與運算過程

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一類借鑒生物界的進化規(guī)律（適者生存、優(yōu)勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機化搜索方法[1]，是美國的John holland教授首先提出的。該算法模擬的是達爾文生物進化論的自然選擇的過程，其根本就是將計算機數(shù)據(jù)模擬成自然的生態(tài)環(huán)境，根據(jù)優(yōu)勝劣汰、適者生存原則（所給條件）在不斷的染色體（不同數(shù)據(jù)）交叉變異（排列重組）的過程中找到最好的個體（最優(yōu)解）。

遺傳算法的基本運算過程如下[1]：

（1）初始化：設置好最大進化次數(shù)以及停止進化的條件，然后隨機生成一個規(guī)模為N的種群。

（2）個體評價：計算種群中每個個體的適應度（對目標條件的符合程度），并將其作為唯一評判因子來找到最優(yōu)解。

（3）選擇運算：選取種群中適應度較高的個體，繼續(xù)遺傳給下代。

（4）交叉運算：選出兩個個體，作為父母產(chǎn)生下一代。

（5）變異運算：模擬基因突變，定義一個概率，以此產(chǎn)生突變個體，使種群多樣化。

（6）終止：當?shù)玫阶顑?yōu)解或者達到最大進化次數(shù)之后，輸出最終得到的個體，終止計算。

2智能組卷系統(tǒng)的功能分析

智能組卷系統(tǒng)，能夠輕松實現(xiàn)考試的半自動化，不僅可以幫助教師自動組卷，還能最大限度地滿足不同教師對考試的不同要求。而利用遺傳算法實現(xiàn)的智能組卷系統(tǒng)，組卷時具有難度適中、試題分布更合理等優(yōu)點，從而更能保證考試的公平性與合理性等。

智能組卷系統(tǒng)，至少有教師、學生和管理員三種類型的用戶。其中，教師可以查看自己班內的所有學生、管理自己科目下的所有試題、添加組卷要求、組成自己所教授科目的試卷、發(fā)布測試、批閱主觀題、查看成績分析等;學生可以參加自己老師所開放的在線測試，并且查看成績分析;管理員可以進行用戶信息管理、試題基礎數(shù)據(jù)管理，其中用戶管理包含用戶名、賬號、密碼、郵箱、班級、科目等方面的內容，試題基礎數(shù)據(jù)管理包含題型、題目、答案、難度、分值、所屬知識點等方面的內容。

智能組卷系統(tǒng)，通常具有以下功能：

（1）用戶管理：用戶的登錄，管理員對用戶的創(chuàng)建、刪除、權限賦予以及對用戶信息的編輯。

（2）科目管理：管理員管理各科科目，包括對科目基本信息以及所包含知識點的管理。

（3）試題管理：管理各科試題，包括對各科試題的錄入、編輯、刪除和導出，管理員能對所有試題進行操作，教師只能對自己所負責的科目的試題進行操作。

（4）試卷管理：根據(jù)各科教師的組卷要求，自動組成試卷。

（5）在線測試：為學生提供不同科目的在線測試，并給出成績。

（6）成績分析：自動批閱客觀題，并為學生提供一份個人的錯題分析，為教師提供每個學生的情況與每個班級的總體情況。

3遺傳算法在智能組卷中的應用

智能組卷實質上就是一個多條件約束的目標優(yōu)化求解問題，是計算機系統(tǒng)根據(jù)出卷教師所設定的組卷參數(shù)自動生成滿足這些約束條件的n道試題組合的優(yōu)化解[2]。一份試卷一般包括總分數(shù)、考試時長、試卷難度、試題類型、各題型試題數(shù)目、知識點分布等約束條件;而試卷的這些約束條件則通常是根據(jù)每道試題的題型、分值、難度、所屬知識點等屬性獲得的。

遺傳算法正如它的名字，模擬了達爾文的進化論，先初始化一個隨機種群，然后不斷雜交產(chǎn)生下一代，期間也會存在著變異，最后通過適者生存原則，將最好的一個或多個個體留存下來。將其應用在智能組卷系統(tǒng)上再合適不過。它可以根據(jù)出卷教師所期望的試卷難度、試卷結構（題型及數(shù)量和分值）、知識點分布等組卷參數(shù)，智能生成一套符合要求的試卷。

在對智能組卷功能進行分析之后，先設計數(shù)據(jù)庫及試題數(shù)據(jù)表，一般根據(jù)試題類型（如單選題、多選題、選擇題、判斷題、填空題、簡答題、綜合題等），每個題型對應一個數(shù)據(jù)表。編碼實現(xiàn)智能組卷功能時，根據(jù)設置的組卷參數(shù)，先從數(shù)據(jù)庫中選擇試題生成試卷，再去判斷此試卷是否是最優(yōu)試卷。具體來說，可以先通過選定的知識點來找到該知識點下的所有試題，再將這些試題隨機組成多套試卷;然后通過設定的試題難度和每個試題的分值及數(shù)量，計算每套試卷的適應度，取適應度最高的當作父本，其他的隨機取一個當作母本生成下一代，一直到這個適應度達到0.98以上或者循環(huán)次數(shù)達到10000次為止。

4結束語

遺傳算法會根據(jù)使用者提出的部分條件隨機生成一個種群，然后在種群中尋找最符合所有條件的個體。由于其模仿自然界的規(guī)律來尋找最優(yōu)解，減少了人為的干預，使得到的方案更加公平合理，所以被廣泛應用于考試組卷、排課、后勤任務分配等方面。

參考文獻

[1] 360百科.遺傳算法[EB/OL]. https：//baike.so.com/doc/5056960-5284178.html，2018-12-26.

[2] 潘剛，楊清平.遺傳算法在智能組卷系統(tǒng)中的應用研究[J].云南民族大學學報：自然科學版，2016，25（6）：579-584.

作者簡介

劉秋香（1979-），女，山東萊州人;學歷：碩士，職稱：講師，現(xiàn)就職單位：山東理工大學計算機學院，研究方向：軟件工程支撐環(huán)境。