导读:本文包含了智能题库系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:题库,智能,系统,语义,在线,形态学,考试。
智能题库系统论文文献综述
郭竑晖,宋召良[1]（2019）在《基于COM组件技术的智能题库系统软件编程设计》一文中研究指出嵌入式操作系统自开发以来,凭借自身的优越性广泛用在生产、自动控制等领域,并向着智能化的方向发展。笔者基于COM组件基本结构,详细介绍智能题库系统各功能模块的设计情况,并阐述了系统软件编程设计与实现算法,希望能够为相关研究提供借鉴。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年19期）
杨伟海[2]（2019）在《在线考试的智能题库管理系统的设计与实现》一文中研究指出当今互联网时代,在线考试领域受到国内外的广泛关注,题库管理技术也得到深入发展,但现有题库管理系统存在欠缺,同时大数据时代的海量题库可能导致组卷结果存在语义相似性,带来新的挑战。论文依托在线考试系统,立足于解决海量题库的智能组卷新问题,并设计和实现了一种可行的智能题库管理系统。对于题库管理中的智能组卷技术国内外已经有较多的研究,但少有涉及组卷的语义相似问题的处理。本文针对海量题库的智能组卷算法中可能会出现语义重复的问题,首先应用改进的遗传粒子群算法从试题库中搜索符合考试的约束条件的多套试卷;然后用密度熵的思想对试卷进行精英筛选,使这些试卷涵盖更均匀的试题;接着对筛选后的试卷进行试题的语义相似性分析,即选用TextRank算法提取试题的关键词、主题关键词加权的VSM模型计算试题文本的语义相似性,淘汰掉重复率高的试卷,避免考察点重复。解决了海量题库组卷中的语义相似问题。本文首先调研了在线考试的智能题库管理系统的研究现状,并对系统中使用的技术和借鉴的思想进行了介绍。然后通过分析系统的用户需求,明确了系统的核心功能指标和性能要求。其次重点对系统可能存在的语义重复的关键问题进行研究,提出了一种解决试题语义相似性问题的智能组卷算法。接着描述系统整体的总体设计,重点对系统设计与实现中的几个关键问题进行研究,给出了有效的解决方案。然后按照总体设计的要求,在完整的描述了系统各个功能模块实现过程的基础上,深入介绍组题成卷子系统的设计与实现细节,突出了系统的智能性。最后对系统进行了测试,并总结了作者的学习经历和系统的发展前景。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
牟建明[3]（2019）在《自适应学习的高中数学智能题库系统》一文中研究指出伴随网络技术的发展,云教育、在线题库等基于网络的教辅系统也成为了当今研究热点。传统题库只是将线下试题直接搬到网上,简单按照章节或是知识点进行分类归纳,试题结构单一,没有将每个学生个体的知识基础、认知结构、能力水平等因素考虑在其中,导致其难以普及应用。基于学生对学习需求越来越个性化、在线题库的试题量庞大且缺少挖掘的特点,本文通过对学生能力表示和试题难度表示进行研究,提出一种自适应学习的智能题库实现方案,并以高中数学试题为研究对象,构建并实现该智能题库系统,论文工作主要包括以下几个方面:第一,将自适应学习模式应用到了智能题库中,提出一种基于个体特征的智能推荐算法,将传统以文本格式表示的标准题库抽象成综合度、间接度、计算复杂度、抽象度等多个维度表示的特征题库,将学生个体能力按照高中数学领域知识点抽象成综合能力、间接分析能力、计算能力、抽象能力等多个维度表示的个体特征库,推荐算法以个体特征库为基础,动态的从特征题库中智能选取切合个体的训练试题,实现题库个性化推荐。算法会根据个体训练结果更新个体特征库,并对个体的做题效果进行及时反馈。第二,提出一种基于知识图谱的试题知识点自动提取方法,实现了对大量标准题库中试题知识点的自动提取,加快了试题的特征提取。该方法采用命名实体识别、关键词提取、计算关键词语义相似度等自然语言处理技术,收集高中数学领域知识点和数学相关词汇,从而构建起高中数学知识图谱。数学试题通过自定义的词典和规则进行分词、实体识别和关键词提取后得到候选关键词,将候选关键词带入到高中数学知识图谱中查询,并根据查询结果得出数学试题考查的知识点和更新知识图谱。第叁,搭建CMS(Content Management System,内容管理系统)和业务管理系统,将自适应学习的高中数学智能题库系统进行设计和实现,完成了用户管理、反爬虫、智能题库、个体特征库、初始测评和智能训练等多个功能性模块。CMS内容管理系统负责系统的用户安全和反爬虫,业务管理系统负责智能题库的维护和试题个性化推荐,最后对智能题库系统进行了部署和测试工作。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-16）
万幸,杜领,黄敏[4]（2019）在《以教学诊断为导向的智能制造专业群模块化题库系统的构建》一文中研究指出智能制造作为国家优先发展的全局性重大国家战略,对国家的高职教育提供出新的要求。智能制造专业群作为中国制造2025的支撑专业,目前在课程体系方面还许多挑战。一方面在课程体系建设中往往注重知识覆盖的广度,导致课程之间缺乏联系,无法构建学生系统的专业技能;另一方面老师很难对学生的技能水平进行准确评估,学生在校期间感到技能训练过程中缺乏相应的训练指引和自我提升的机制。因此有必要构建一套有利于学校对教师教学能力评估、有利于学生自我技能水平评估、有利于教学诊改的统一开放平台。(本文来源于《休闲》期刊2019年02期）
周传宏,帅普佳,戴超[5]（2018）在《基于Django的智能题库系统设计》一文中研究指出智能题库系统采用Django Web框架,用Python语言进行编程,并利用Postgre SQL数据库对教务工作和考务工作进行数字化管理。结合具有REST架构风格的REST Framework框架,设计并实现了试卷管理、题库管理、报告分析和考纲管理四大功能模块。智能题库的实现不仅提升了教学质量而且提高了教务工作者的工作效率,是现代化教学发展的必然趋势。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年08期）
农林琳,许园甫,宫晓洁,陈秋月,林静[6]（2016）在《形态学智能网络题库与开放式在线考试系统的研究与实践》一文中研究指出目的:文章对形态学在线阶段性考试系统模式进行了改革,运用计算机信息技术和网络技术,设计难度系数、题型组合各异的阶段性考试、分项练习、模拟练习叁种类型模板,实现了教考分离,满足了不同专业、不同层次学生的学习、辅导答疑及考试等需要,提高了考试的科学性,激发了学生的学习兴趣。(本文来源于《南京医科大学学报(社会科学版)》期刊2016年03期）
周嘉懿[7]（2015）在《基于锦标赛选择算法的智能考试题库系统研究》一文中研究指出为了满足网络教学的需要,本文介绍了改进的遗传算法在智能考试题库系统的应用,为了使生成的试卷更合理、科学,文中首先讨论了考试系统的设计约束,并提出一个结构合理的试题库结构设计。在此基础上使用了遗传算法中的锦标赛选择算法,使考试系统在抽取试题时对知识点的选取比例更加合理、有效。(本文来源于《太原城市职业技术学院学报》期刊2015年08期）
赵永平[8]（2015）在《基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统的设计与实现》一文中研究指出随着信息技术的飞速发展及其在教育领域中的深入应用,利用计算机技术进行试题库管理和辅助教师命题组卷,已经成为计算机辅助教学技术中的研究课题和应用热点。利用计算机试题库和智能组卷系统不仅可以减少教师在试题管理和抽题组卷上花费的时间和精力,将教师从繁重反复的任务中解放出来,而且可以确保命题组卷的客观性、公平性和科学性,有利于真实地反映学生的学习水平和教师的教学效果,有助于提升课程的教学质量。智能组卷问题的实质是特定约束条件下的多目标寻优问题,其求解关键在于依据设计实际对组卷算法的选择及改进。本文通过对相关中外文献和现有题库和组卷系统进行查阅调研,从学习组卷问题的一般数学模型和常用组卷参数指标入手,对常用智能组卷算法的基本流程、适用性以及优劣性进行分析比较;依据设计需求选择了随机抽取算法,并对随机抽取算法进行适当改进和对比仿真实验,通过该仿真实验,验证了改进的随机抽取算法可以较好地实现成卷试题知识点覆盖范围尽量大、试题曝光次数尽量低的组卷目标。本文最终以信息论这门高校电子信息类专业的基础课程为例,在进行了充分的需求调研分析后,以Microsoft Visual Studio 2008和SQL Server 2012为开发平台,运用Visual Basic 6.0和SQL程序设计语言,按照软件设计开发的一般流程,设计与实现了基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统。该系统的主要特点是在各题型各难度试题量确定的情况下,可以使得成卷试题的知识点覆盖范围较广、平均曝光次数较低;本系统还可以较好地支持信息论中的公式、表格等非文本试题,提供系统用户管理、试题库管理、可选组卷方式(智能组卷、手动组卷)、题库统计分析、Tex自动排版打印等功能。经过系统功能测试,本系统可以很好地实现预期各项设计功能,运行稳定,界面友好,组卷性能良好,更进一步验证了本文中改进随机抽取算法在本系统中应用的可行性和有效性。(本文来源于《中国地质大学(北京)》期刊2015-05-01）
李幸[9]（2015）在《基于语义题库的智能教辅系统》一文中研究指出在高速发展的当今社会,传统教育的弊端愈加显现,于是网络在线辅导系统随之产生。但是很多已有的在线辅导系统单纯基于纯文本和视频,教辅效果并不理想。此外,已有的中学数学领域的在线辅导系统还比较缺乏,与我国对中学数学教育的重视和关注程度达不到一致。因此,总结以往的经验,我们提出一种基于语义题库的智能教辅系统。简单的说,语义就是数据的含义。数据本身就是符号,于是被赋予了含义的数据才能被使用,这时候便有了我们所说的信息。在语义的概念中,语义有两大特征,一是领域性特征,即对于计算机科学而言,领域特征是用户用来说明计算表示和现实世界的途径;二是主观特征,即系统的对象是用户,正好信息概念又具有很强的主观特征,于是我们可以将语义的描述等同于知识的描述。因此,本文通过对几大关键技术的研究,建立感知学习场景,构建出一个支持网络互动的智能教辅系统,主要研究内容如下:首先,将对贯穿整个系统的技术理论进行研究。将本体理论应用到题库中,使一般机器能真正理解习题所要表达的内容,使系统共享程度和智能化水平更高。习题语义化之前的深入的知识点提取;研究用户信息和收集提交的反馈信息;学习分析展示用户学习情况。然后,使用几大关键技术,建立基于语义题库的智能教辅系统,贴近现实,模拟用户真实习惯,分别以学生用户和教师用户进行功能规划;基于题库的系统功能模块设计;叁大学习模式的研究;自动判卷的在线同步应用。最后,描述基于语义题库的智能教辅系统的设计和实现。首要是解决教学领域里的知识点的表示,以此提高语义题库的智能化和灵活性。同时在解题过程中最大程度的贴近用户的实际习惯,甚至提供最佳步骤和发散思维两种模拟解题思路。配合判卷在线功能,应用自动化达到同步性和一致性。提出针对学生用户的叁种学习模式,实现多方位学习。根据用户学习和答题的情况,跟踪,记录,反馈,形成专为用户定制的功能推送。对单个用户和多个用户学习情况的宏观和微观统计,便于学生和老师用户查看和分析,在网络互动的环境下,实现一个完整的基于语义题库的智能教辅系统。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-03-01）
吕光金,芮廷先,俞伟广,何士产[10]（2014）在《基于Flash的智能题库系统开发》一文中研究指出随着互联网与移动设备的不断发展,移动学习已成为一大亮点,课堂教学已经无法满足学生需求。然而,传统的远程教学和网络多媒体课件,存在诸多不足,如教材搬家现象、不宜修改、无法适应复杂的课堂教学,不能很好地实现个性化交互式的学习。针对这些情况,运用Flash的AS3代码和组件技术设计模块化、积件化课件的思想,开发了一个智能题库系统。实践表明,这一种基于流媒体技术的教学系统不仅组合方便、调用灵活、播放流畅,而且交互性强,适合学生自主学习。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2014年19期）
智能题库系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当今互联网时代,在线考试领域受到国内外的广泛关注,题库管理技术也得到深入发展,但现有题库管理系统存在欠缺,同时大数据时代的海量题库可能导致组卷结果存在语义相似性,带来新的挑战。论文依托在线考试系统,立足于解决海量题库的智能组卷新问题,并设计和实现了一种可行的智能题库管理系统。对于题库管理中的智能组卷技术国内外已经有较多的研究,但少有涉及组卷的语义相似问题的处理。本文针对海量题库的智能组卷算法中可能会出现语义重复的问题,首先应用改进的遗传粒子群算法从试题库中搜索符合考试的约束条件的多套试卷;然后用密度熵的思想对试卷进行精英筛选,使这些试卷涵盖更均匀的试题;接着对筛选后的试卷进行试题的语义相似性分析,即选用TextRank算法提取试题的关键词、主题关键词加权的VSM模型计算试题文本的语义相似性,淘汰掉重复率高的试卷,避免考察点重复。解决了海量题库组卷中的语义相似问题。本文首先调研了在线考试的智能题库管理系统的研究现状,并对系统中使用的技术和借鉴的思想进行了介绍。然后通过分析系统的用户需求,明确了系统的核心功能指标和性能要求。其次重点对系统可能存在的语义重复的关键问题进行研究,提出了一种解决试题语义相似性问题的智能组卷算法。接着描述系统整体的总体设计,重点对系统设计与实现中的几个关键问题进行研究,给出了有效的解决方案。然后按照总体设计的要求,在完整的描述了系统各个功能模块实现过程的基础上,深入介绍组题成卷子系统的设计与实现细节,突出了系统的智能性。最后对系统进行了测试,并总结了作者的学习经历和系统的发展前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能题库系统论文参考文献
[1].郭竑晖,宋召良.基于COM组件技术的智能题库系统软件编程设计[J].信息与电脑(理论版).2019
[2].杨伟海.在线考试的智能题库管理系统的设计与实现[D].北京邮电大学.2019
[3].牟建明.自适应学习的高中数学智能题库系统[D].电子科技大学.2019
[4].万幸,杜领,黄敏.以教学诊断为导向的智能制造专业群模块化题库系统的构建[J].休闲.2019
[5].周传宏,帅普佳,戴超.基于Django的智能题库系统设计[J].工业控制计算机.2018
[6].农林琳,许园甫,宫晓洁,陈秋月,林静.形态学智能网络题库与开放式在线考试系统的研究与实践[J].南京医科大学学报(社会科学版).2016
[7].周嘉懿.基于锦标赛选择算法的智能考试题库系统研究[J].太原城市职业技术学院学报.2015
[8].赵永平.基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统的设计与实现[D].中国地质大学(北京).2015
[9].李幸.基于语义题库的智能教辅系统[D].电子科技大学.2015
[10].吕光金,芮廷先,俞伟广,何士产.基于Flash的智能题库系统开发[J].电脑知识与技术.2014
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