附录B 外文原文
Design and Implementation of an Automatic Test Paper Generation System
- Abstract
Examination process is an important activity for educational institutions to evaluate studentsrsquo; performance. Thus the quality of the exam questions would determine the quality of the students produced by the institutions. Preparing exam questions is a challenge, tedious and time consuming for the instructors. Usually the instructors keep their own test bank in some forms to help them prepare exams in the future. Current technologies help the instructors to store the questions in computer databases. The issue arise is how the current technologies would also help the instructors to automatically generate the different sets of questions from time to time without concern about repetition and duplication from the pass exam while the exam bank continues to grow. The paper proposed a model of automatic test paper generation system since the traditional test was time-consuming, labor-intensive and unstable. This model not only effectively solved the problem of the auto-generating test-paper but also improved the autonomous learning ability of the system, which was more intelligent in order to improve the performance. The practical test proves that the system has achieved the expected goal with high quality and high efficiency. The practical test shows that the system has advantages like fast generation of test papers, low repetition of the selected papers and selected questions and effective algorithm. Examinations designed based on this system will achieve the expected testing goals.
- INTRODUCTION
Producing a quality graduation is one of the main objective in any educational institution. The higher acceptance of their graduates in work market indicates the quality of the institutions. The quality of graduates produced by any institutions is determined by many factors. One of the factors is the quality of the evaluation system. Evaluation system could exist in many forms. Conventional evaluation system is normally based on the exam system. Before the exam could be given to the student, the instructors or lecturers must prepare the questions according to the topics covered for each of the subject. Preparing exam questions is challenges, tedious and time consuming for the instructors. Usually the instructors keeping their own test bank in some form to help them prepare for exams in the future. Current technologies help the instructors to store the questions in computer databases. The issue arise is how the current technologies would also help the instructors automatically generate the different sets of questions from time to time without concern about repetition and duplication from the past exam while the exam bank continues to grow.
With the development of computer and database technology, the use of computers to store a large amount of test questions and combining database technology to achieve the function of automatic test paper generation has become a very practical and practical subject. To generate exam papers using computers must involve the problem of how to extract questions, many foreign and domestic scientific research units and institutions have made research on the topic of the system. Although the automatic test system is being discussed for a long time, there has not been a good solution to the automatic algorithm. The problem of generating test paper is a multi-objective optimization problem with constraints. It is difficult to solve the problem with the classical mathematical method. This problem, in the the quality and efficiency of the design of the algorithm to extract questions, and how to design an algorithm from the test database that is efficient and effective to assemble a test paper that best meets the requirements of the students who will be taking the test involves a global optimization and the convergence rate of the problem.
So in the current favorable condition that the generally decline of hardware prices and the rapid popularization of the broadband access, we developed the automatic test paper generating system based on random sampling. It is developed strictly based on the practical needs. It is suitable for multiple courses. On this basis, generation module also developed a formal test and the traditional form of test cases must be dealt with.
- Current System of Generator Question Paper
There are a few systems in the market today that offered the similar services like what is described in this paper. These systems are developed by different developers with different features. The randomization techniques employed by such systems are also different. What is shown below is one of the current systems.
1.ASTechrsquo;s JARPPL System
Atlantic Simulation and Training Technologies (ASTECH, 2010) introduced automated examination management system known as JARPPL. JARPPL features as describes in ASTECH includes the entire basic requirement essential for managing examination process. The main function includes importing of the generating MCQ (Multiple Choice Questions) exams, automatic exam correction, storing results and producing reports.
ASTechrsquo;s JARPPL System provides an intuitive interface and incorporates a main menu allowing access to any of the functionality at any stage. An On-Line help file, accessible from the main menu, ensures that instructions on using the system are always accessible.
The main functionality of the system as summarized in their web page is as follows:
i. Generate draft examinations by randomly or manually selecting questions from the central question databank.
ii. Sign-off and prepress.
iii.Print individualized exam papers and solution sheets
iv.Maintain complete records of applicants (exam results, dates, etc.)
v. Produce school, NAA and JAA pro
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附录A 译文
试卷自动生成系统的设计与实现
- 概要
考试过程是教育机构评估学生表现的重要活动。因此，考试质量的好坏将决定院校学生的质量。准备考题是教师面临的挑战，它即繁琐又费时。通常，教师以某种形式保存自己的试题库，以帮助他们准备未来的考试。目前的技术有助于教师在计算机数据库中存储试题。出现的问题是如何在当前的技术下能够帮助教师自动生成不同的试卷，试题的重复率，和对试题库不断扩大的关注。本文提出了一种自动组卷系统的模型，因为传统的考试制度费时，需要较高的劳动力及本身的不稳定性。该模型不仅有效地解决了试卷自动生成的问题，而且提高了系统的自主能力，提高了系统的性能。实际测试证明，该系统达到了高质量、高效率的预期目标。实际测试表明，该系统具有组卷速度快、试卷重复性低、算法有效等优点。根据本系统设计的考试达到预期的测试目标。
- 引言
培养高质量的毕业生是任何教育机构的主要目标之一。毕业生被工作市场的认可度越高，表明学校的质量越高。任何学校产生的毕业生的质量取决于许多因素。其中一个因素是评价体系的质量。评价体系可以以多种形式存在。传统的评价体系通常是基于考试制度。考试前，可以给学生、教师或讲师准备必要的问题，根据课程涵盖每一个课题。准备考题是教师面临的挑战，繁琐和费时。通常，教师以某种形式保存自己的试题库，以帮助他们准备未来的考试。目前的技术有助于教师在计算机数据库中存储试题。出现的问题是如何提高目前的技术使它有助于教师自动生成不同的试卷，试题的重复问题，和对试题库不断扩大的关注。
随着计算机技术和数据库技术的发展，利用计算机存储大量试题并结合数据库技术来实现试卷自动生成的技术已成为一个非常实用的课题。利用计算机生成试卷必须涉及到如何提取试题的问题，国内外许多科研单位和机构都对该课题进行了系统的研究。自动生成系统虽然长期以来一直被讨论，但自动生成算法并没有很好的解决方案。组卷问题是一个带约束的多目标优化问题。用经典的数学方法很难求解。这个问题，是如何高质量高效率的设计算法来提取的问题，以及如何从测试数据库，高效的组装一套最符合学生的要求的试卷，涉及到一个全局优化的收敛速度快慢的问题。
因此，在目前硬件价格普遍下降和宽带接入迅速普及的有利条件下，开发了基于随机抽样的自动组卷系统。它是根据实际需要而开发的，适用于多种课程。在此基础上，生成模块还开发了形式化测试，并对传统的测试用例形式进行了处理。
- 现存生成系统
在如今的市场上有几个系统提供了如本文所类似的服务。这些系统是由不同的开发人员开发，具有不同的功能。这种系统采用的随机化技术也不同。下面是其中的一个例子。
1.ASTech的JARPPL系统
大西洋仿真训练技术（ASTECH，2010）介绍了自动化考试管理系统称为jarppl。jarppl包括整个基本管理考试的过程。主要功能包括输入生成多选题（多项选择题）考试，考试结果自动修正，储存和生产报告。
ASTECH的jarppl系统提供了一个直观的界面，包括一个主菜单可以随时访问所有的功能。一个联机帮助文件，从主菜单可以访问，确保该系统的指令总是可访问的。
该系统在其网页中总结的主要功能如下：
一、通过随机或手动选择中心问题数据库生成试题。
二、签字和预印。
三、打印个性化的考试试卷及结果。
四、维护申请人的完整记录（考试结果，日期等）。
五、产生学校、NAA和JAA备考报告。
- 基于随机抽样的自动组卷算法
用户在自动生成过程中对试卷的不同标准通常会提出约束条件，如主题类型、试题数量、每个问题的分数、知识分布等。然而，无论是在理论上还是实际应用上都是不可能使用一个单一的表达式来整合所有这些限制，同时用户对于组成的最终试卷只要能够满足所有约束都被认为是可行的试卷，因此最优化的想法并不存在。由于算法简单，随机组卷算法在许多实际应用中被采用为一种自动组卷算法。
随机策略有两种。一是从试题库中随机抽取试题，然后判断试题是否符合试卷的约束条件。二是根据试题库子集的要求，根据当前的约束指标组件随机抽取试题，然后确定试题是否满足当前约束的目标约束。如果是这样的话，这个问题将加入当前文件作为一个固定的问题，然后修改相应的约束和索引。如果不是，则选择新测试的下一个目标。当可以选择的所有的问题都已经过测试，没有能满足当前文件的约束，那么整个测试过程失败。事实上，随机抽取策略是在试题库中随机搜索试题，然后重复搜索过程直到问题完成，或者没有找到符合约束条件的问题。
随机制纸算法如下：
步骤1，给当前状态变量赋值。
步骤2，随机从试题集中选择一试题，如果没有试题可选，然后组卷失败，退出算法。
步骤3，检查试卷是否负荷约束条件。
步骤4，满足要求，改变所有状态变量，继续步骤6。
步骤5，不符合条件的，回到步骤2。
步骤6，同时检查当前的试卷是否完整，如果不完整，回到步骤2。
步骤7，输出试卷，算法结束。
- 试卷生成中的数据库规范化与数据库设计
1.范式
1NF：任何二维关系是第一范式
2NF：如果Risin;1NF，且每一个非主属性取决于总的函数，则Risin;2NF。2NF是不完全函数依赖于关系R.
3NF：在关系模式Rlt;U,Fgt;，如果没有这样的代码属性X，Y组和非主属性Z（Zne;Y）使X＞Y，Y＜Z真，它被称为Rlt;U,Fgt;。3NF是基于2NF的不传递函数依赖。
2.数据库设计
数据库设计是在给定的应用环境下，建立和优化数据库的逻辑模型和物理模型，并且建立数据库及其应用系统，使其可以有效地存储和管理数据，以满足不同用户的应用需求，包括信息管理需求和数据操作需求。数据库设计分为六个阶段：1、需求分析阶段。2、概念结构设计阶段。3、逻辑结构设计阶段。4、物理设计阶段。5、数据库实施阶段。6、数据库操作和维护阶段。其中，需求分析阶段是整个设计的基础。
- 系统模型设计
1.需求分析
自动组卷系统应根据学校的实际需求建立题库，不同科目的教师可以根据自己的要求建立适合自己课程的试题库。要考虑的内容、答案等因素应根据领域存于题库中，来保证试题库中相关问题的有效选择，生成满意的试卷，设计合适的组卷算法。最后，对学生成绩的统计分析将由系统完成。应设置用户权限以确保整个系统和测试文件的安全性。
2.系统模块介绍
整个系统包括试题库管理、试卷生成管理、成绩统计分析和系统管理等功能模块。结构图如下：
题库管理：试题库管理是规范试卷生成的前提。该模块使教师创建自己的问题库，在他们建立的题库中添加、修改、删除、查询和浏览问题。
试卷生成管理：试卷生成是系统的本质和核心。用户可以通过该模块输入试卷生成要求，并自动生成满足用户需求的试卷。
结果统计分析：学生完成测试后，教师可以在模块中输入成绩。系统将在接收每个主题的标记后进行统计分析，并将分析结果打印到文件中。分析结果可为相关教师进一步分析和改进问题库提供依据。
系统管理：该模块设置为保证整个系统的安全。系统管理员可以通过此模块添加或删除相关操作员的用户权限。
- 试卷生成算法设计
我们都知道试卷的最终目的是生成一个客观全面的科学试卷。为了实现这一目标，需要完成数学模型的生成和组卷算法的设计。首先我们分析试卷的各种约束和试卷的指标体系，如话题的约束，数量的约束，知识的约束，分数的约束和难度的约束等；然后，利用目标函数，通过对试卷的评价指标体系，建立了一个数学模型；最后发现问题在网络测试数据库相同的解决方案或类似组卷和试卷完整的求解过程。求解过程是算法需要做的工作。
1.组卷的数学模型
分析表明，试卷约束主要包括以下几个方面：总体约束、时间约束、主题约束、各部分得分约束、知识约束和难度约束。假设有n个纸的问题，由此产生的报纸可以由Ntimes;6矩阵来表示，即：
(1)
其中，R中的每个约束必须满足下列要求：
总的约束：，其中，A表示试卷值，通常总分为100；ai1代表题目。
每个主题的得分约束：，其中，Bt代表了由用户设定的t类题型的总分，试卷一般包括选择题、填空题、判断题、问答题和计算题等；。
在每一节的得分限制：，其中，C表示Z部分总分，通常设置0 ? Cz ? 15;?
知识的范围限制：，其中q代表实际知识的覆盖面，q代表试卷内知识点的个数， Q是知识点的数量；通常q =80%?
时间限制：，其中，D代表完成试卷的总时间；ai2代表估计的时间。
难度限制：，其中，E代表一个问题的难度系数；Savg代表对这一问题的平均分；S表示这个问题总得分。
2.组卷的目标函数
通过对组卷过程和组卷约束的分析，可以看出组卷问题实际上是在一定的约束条件下寻求最优解，从而生成组卷的目标函数。本文得到了分布的所有偏差的绝对值之和，最后求出了问题的目标函数的最小和。假设每个约束对应函数是f（x），这些组件应被分配一定的权重，以表明它们的重要性时，将它们相结合，本文建立多目标优化的数学模型如下：
(2)
其中，omega;1，omega;2，omega;3代表主题的比重，节和困难度，代表主题的数目，Bt ? Bi代表实际得分和所需的i型题得分之间的差异；o代表试题的总分，Cz ? Ci代表实际的评分和i型题评分之间的差异；p表示难度级别数，E ? Ei代表实际得分和所需的i型题得分之间的差异。上述三个偏差较小，所选问题更接近于生成组卷要求，反之则偏差较大，这意味着所选问题离组卷要求较远。组卷的最终目标是获得目标函数的最小值，即minf（x）。
3.遗传算法组卷过程
基于遗传算法的组卷方法主要包括以下步骤：染色体编码、初始种群的生成、适应度函数的设计，以及通过遗传操作的当前组，如选择、交叉和变异，产生下一代逐步接近最佳状态。最后，设计了终止条件。具体组卷方法如下：
首先，确定了编码方案。利用遗传算法来解决这个问题，首先解决问题的空间需要被映射到一个代码串。文献采用二进制编码，1表示选择问题，0表示未选择问题，该编码简单，但在进行遗传操作时，各种问题的数目难以精确控制。此外，编码很长，数据库中的试题量很大，所以我们使用自然数编码。在试卷设计中，首先要明确每个题目中的问题数，并在每一组试卷中与答题时间相一致，使问题的分数对应于题号，使染色体编码可按主题分类。假如我遇到的问题是约束试验选择数据库生成试卷，对L编码的染色体，每个点是以问题相应的数字表示，所以染色体中的结点数量代表试卷中的问题数量。
第二，初始种群生成。在遗传操作之前，我们通常首先产生初始种群并确定初始种群的大小。当系统启动初始搜索时，为了使每个空间具有相等的机会，我们一般以随机的方式生成初始种群。种群的大小直接影响算法的性能和收敛速度：如果参与遗传操作的个体较少，就不利于产生好的模型，但是过多的个体会降低算法的性能和收敛速度。通常使用用户定义的方法来设置人口的大小。
第三，确定了适应度函数。用适应度函数对每个染色体进行量化，这是遗传算法实现的关键和核心。各染色体的适宜度决定染色体的优劣，适应度函数计算染色体的适应度值。因此可以说，适应度函数是染色体的目标函数。在组卷算法中，适应度函数可以通过目标函数进行转换，本文所使用的适应度函数如下：
(3)
其中F是适应度函数，f(x)表示上述的目标函数。从公式(3)可以看出，适应度函数与目标函数成反比，目标函数越大，适应度函数越小，目标函数越小，适应度函数越大。
第四，进行遗传操作。
操作：选择遗传算法的选择操作的优先级应该首先提供给拥有最好的两个染色体的人群，这是“适者生存”的遗传算法。这些染色体的优缺点是它在被复制的概率和对下一代的保持，大的适应度代表染色体有更大的生存机会。试卷使用了轮盘选择的方法，首先计算出每个个体的适应度，然后分别计算Sj，最终得到Sn，其中 n 代表个体的号码，然后在[0,Sn]之间取随机数k，分别将Sj和k作比较，S j ? k代表个体被选定，重复这一步直到复制体的数量达到目标为止；
交叉作业：交叉是两个个体在某一位置按照一定的概率由比特交换（交换概率为p）。我们在根据主题的部分使用单点交叉，在整个染色体上使用多点交叉。在一方面，它使个体特征优秀的原始种群可以维持在一定程度上；另一方面，它使这两个
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