數(shù)字學習中試題概念權重自動產(chǎn)生及其最佳化試題組合之研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、當今信息社會,數(shù)字學習是一個重要研究領域。數(shù)字學習系統(tǒng)中,為了評估學生的學習成效,在線測試是一個重要組成部分。通常試題庫中包含了大量試題,如何從其中選擇合適的內(nèi)容來進行卷組合并不容易。首先要為試題庫中的試題定義相應的參數(shù)(如概念權重),并依據(jù)這些參數(shù)來自動組卷,這是當前數(shù)字學習環(huán)境中的一個重要的研究議題。
　　 本論文旨在研究如何在題庫中自動組合出最佳化試卷,選擇概念權重作為試題參數(shù)。論文提出一個架構,自動的分析中文試題的概念權

2、重。該架構首先使用潛在語義分析(LSA)分析關鍵詞和試題之間潛在的語義關系,并運用相似度測試計算關鍵詞之間的相似程度,接著依據(jù)相似程度對關鍵詞聚群分析。最后,提出自動產(chǎn)生概念權重(AGCW)方法將試題庫的試題賦予適當?shù)臋嘀刂?作為組卷的依據(jù)。本研究通過免疫算法(IA)來產(chǎn)生最佳化的試卷組合,并且與遺傳算法(GA)進行了比較。
　　 通過自動產(chǎn)生概念權重(AGCW)方法,論文成功地分析了試題庫中的測試題目參數(shù),并對測試題目中的所有

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