基于约束满足的智能组卷方法的研究与实现

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1、万方数据．20．计算机应用研究2000年基于约束满足的智能组卷方法的研究与实现华如海，王俊普，郑全，徐杨(中国科学技术大学自动化系，安徽合肥230027)摘要：智能组卷是一个典型的约束满足问题．首先对传统的组卷问题的定量的评价准则进行了分析，说明了它在实际应用中存在的问题，引入了智能组卷的四种不同的约束类型：强约束、亚约束、柔性约束和弱约束的概念，提出了—种定性定量相结合的评价体系．针对智能组卷的约束满足问题的特殊性，该文运用启发式知识，采用了生成测试和局部修正相结合的约束满足方法，进行智能组卷，取得良好效果．文中提出的方法在国家物理试题库智能组卷系统

2、中的应用，受到有关专家的肯定．关键词：智能组卷；约束满足；约束类型；局部修正算法中图分类号：TPl8G434文献标识码：A文章编号：1001．3695(2000)11．0020-03l前言随着教学改革的不断深入，计算机辅助教学系统迅速发展，各学科的试题库相继阀世【1’2J。它对教学质量进行宏观控制，对课程建设与改革进行宏观指导具有重要作用．它可以为教学管理、测试、评估等提供多角度、多层次、多功能的服务。组卷是试题库系统的重要的基本功能。智能组卷集中教育专家的知识，运用人工智能技术，自动从题库中选择试题，组成满足各种性能要求的试卷。这种试卷的显著特点是对

3、于教学的评测具有客观性、准确性和可靠性。按照教育测量学和教育统计学原理，传统上，试卷的难度、区分度、信度、效度等均作为试卷的主要性能。但是，因为其建立在测量学和统计学的基础上，因此，在客观上实现定量的评价，往往与实际情况存在较大差异【31。比较现实的做法是依据教育专家的经验，建立更实际、更有效的定性与定量相结合的评价体系。本文将在第二节中阐述。试卷应该满足相应的性能要求，因此，智能组卷是一个典型的约束满足问题(csP)的求解过程。CSP的问题求解通常采用标准的回溯法【4】。对于智能组卷，当我们仅采用标准回溯法时，在“强约束”下，经常会出现无法组成满足性

4、能要求的试卷。由于CSP问题通常是一个l、IP问题，必须使用各种策略和启发式知识。因此，本文在标准回溯法的基础上，采用了局部修正策略【5】，有效地利用了各种启发式知识，取得良好效果。本文将在第三节中详细阐述。本文提出的智能组卷方法被应用于国家物理试题库的智能组卷系统中，效果良好，得到有关专家的肯定，本文第四节将予以介绍。2智能组卷的定性／定量的性能评价2．1传统的试卷评价准则对试卷的传统评价，以试卷的难度、区分度、效收稿日期；2000-04．02度和信度作为标准。试卷的难度定义为P。土y鹏；l一互w葛4。w其中，阡r为试卷的满分值，j为考生的总分均值，

5、M为试卷的题目数，只和％为第穗}试题的难度和分值。难度P决定了考生的均值j。但是，试题的难度值只是难以精确确定的。因为叼；仅需要大量的统计测量(这是难以实现的)，而且也难以表达“教”与“学”的实际状况。因此，由试卷难度尸确定的试卷的平均分牙往往与实际考试结果不相符【31。试卷的区分度同样是以试题的区分度为基础。其定义为，笪D一言∑D彤ta艿+6(口，6为常数)该表达式表明，试卷的区分度p与试卷的标准差艿成线性关系，即试卷的区分度D决定了试卷的标准差占。类似的原因，试题的区分度p难以精确的确定，D与万自然是难以符合实际的。试卷的信度是指用该试卷进行考试后

6、，所得考试分数可靠性的指标，是对考试结果反映考生真实水平的程度的评价，实际上是考试的信度。其定义为s产．s≯％。IF。1一下其中，S户为真实分数的方差，妒为实得分数的方差，赔为测量误差的方差。由于真实分数是理论上的分数，上述的屹计算公式是个理论公式，无法实际计算。试卷的效度是考试有效的准确性的性能指标，它反映的是通过试卷实现对教学效果进行测量的一种评价。效度定义为‘·譬t(1一等一等其中，研为真实而有效分数的方差，。野为真实而无效分数的方差，跏2=瞬+研。显然，上述的效万方数据第11期华如海等：基于约束满足的智能组卷方法的研究与实现．21．度也是一个理

7、论计算公式，无法实际计算。2．2智能组卷的定性／定量的性能评价上述情况表明，传统的试卷的性能评价均建立在试题属性值的基础上。但是，不论是统计测量或是专家经验均难以确定试题的精确的定量属性值。因此，以此为基础的试卷的定量评测显然是不实际的。采用定性和定量相结合的方法，确定试题的属性值，建立对试卷的相应评价准则将更为实际。试题的分数和估计用时采用定量表示，试题所属的章节知识点以及试题类型用精确的符号量表示，其余的属性：试题难度、能力层次、教学要求度等用模糊的定性表示。部分属性及属性值如表1所示。表l试题的部分属性及属性值袭属性题型难度能力层次教学要求选择题

8、易识记一般填空题由理解应用次重点属性值计算题难分析综合重点其它很难撩究超要求根据试题属性，我们