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智慧学习环境下组卷模型的改进研究

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智慧学习环境下急需要一种高效的组卷模型来满足个性化、开放化学习效果的考评需求,以确保考评数据能及时参与学习大数据的分析与计算.针对组卷问题,对单亲遗传算法中的染色体编码、种群初始化、个体选择策略及遗传算子等进行了相应的改进,完成组卷算法的设计和实现.经仿真检验,该组卷算法基本能满足智慧学习环境下学习效果评价的要求,具有全局收敛速度快和鲁棒性强等优点,可为相关的领域研究与应用提供参考.
Research on improvement of test paper generation model in intelligent learning environment

intelligent learning environmenttest paper generation modelpartheno genetic algorithmintelligent test paper generation

杨浩、付艳芳、叶华群

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榆林职业技术学院,陕西 榆林 719000

重庆中医药学院

智慧学习环境 组卷模型 单亲遗传算法 智能组卷

202教育部人文社科规划基金陕西省教育科学"十四五"规划2021年度课题

22YJA880070SGH21Y0610

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.07.013

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(7)
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