一种基于DFS算法的出题组卷方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于DFS算法的出题组卷方法及系统，所述方法包括：获取题库中试题的属性数据；获取用户设置的考试大纲及出题组卷条件；根据考试大纲进行考点、知识点分析；根据试题的等级标签数据及属性数据、考点、知识点分析结果和出题组卷条件对题库中的试题进行关联匹配分析，初步判断当前题库是否满足组卷要求；若当前题库满足组卷要求，以考点、知识点分析结果及出题组卷条件为约束，采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取组卷，生成在线试卷。本发明专利技术以递归算法为基础算法，并以考试大纲和出题组卷条件的约束内容作为剪枝条件，对题库中试题数据进行适配解析，能够增大试题抽取的随机性，以降低重复率，提高试卷生成质量。成质量。成质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于DFS算法的出题组卷方法及系统


[0001]本专利技术属于智能教育的
，具体涉及一种基于DFS算法的出题组卷方法及系统。

技术介绍

[0002]随着5G时代的来临，教育不再局限于教室，线上教育的方式已成为一种趋势。如何让学生能够掌握和运用学习的知识和技能是教育的目标所在，老师在线下课堂中能够直观地了解到学生的学习情况，并且通过布置课后了解学生对于知识的掌握程度，能够有针对性地帮助不同的同学解决他们所遇到的困难。而在线教育一直以来都存在缺乏能够客观真实反映学生学习状况和掌握程度的方法的问题。
[0003]伴随在线教育的蓬勃发展，在线作业、在线考试、随堂测评已经广泛进入了学生的日常学习生活中，尤其职业教育网络学院、成人教育学院已经将部分学科课程考试进行了线上考试的常态化组织。在线考试已经广泛的应用在中高职院校学生的课程考试中。在线作业、在线考试实施的前提之一是题库建设与出题工作，如果有重复试题或者知识点相似度比较高的试题在同一张试卷中，试卷质量往往就不会太高。在生成试卷时如何可以比较准确的判定试题是否是需考核的考点及知识点，或者是否是与其他试题相似度比较高的试题，是一个技术难点。
[0004]公开号为CN113934839A的专利技术专利公开了一种根据知识点进行组卷的方法，其将题库中的所有试题进行分类处理，以建立一个结构体，根据所述试卷配置信息，从各个题型组中的各个试题组中选取若干个试题进行组合，以生成试卷。其实现了根据题目知识点来进行组卷，一定程度上避免了随机选取试题进行组卷而产生的出题考核知识点相差巨大的情况发生。但是这种方式仅适用于出题量不大、约束较少的情况，若出题量大、约束条件较多时，该方法所产生的试卷往往重复率比较高。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提出了一种基于DFS算法的出题组卷方法及系统，用于解决出题约束条件多而导致组卷重复率高的问题。
[0006]本专利技术第一方面，公开一种基于DFS算法的出题组卷方法，所述方法包括：获取题库中试题的属性数据；获取用户设置的考试大纲及出题组卷条件；根据考试大纲进行考点、知识点分析；根据试题的属性数据、考点、知识点分析结果和出题组卷条件对题库中的试题进行关联匹配分析，初步判断当前题库是否满足组卷要求；若当前题库满足组卷要求，以考点、知识点分析结果及出题组卷条件为约束，采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取组卷，生成在线试卷。
[0007]在以上技术方案的基础上，优选的，所述试题的属性数据包括试题所属题型、重要
程度、考点、知识点及考核单元，所述重要程度根据试题的正确率判断得到。
[0008]在以上技术方案的基础上，优选的，所述考试大纲用于进行考点、知识点设置；所述出题组卷条件包括以下要求：指定组成试卷的各个考核单元的考试分值；指定各题型的考核单元范围和考试分值；所述题型包括单项选择题、多项选择题、判断题；指定各试题重要程度的考试分值；所述重要程度分为基础题、中等题和困难题；每个考核单元下的知识点只能出现一次；每次组卷结果随机；生成试卷的时间要求在设定的时间范围内。
[0009]在以上技术方案的基础上，优选的，所述根据试题的等级标签数据及属性数据、考试大纲和出题组卷条件对题库中的试题进行关联匹配分析，初步判断当前题库是否满足组卷要求具体包括：根据题型、知识点、重要程度、考核单元从题库中匹配出相关试题；将题库中匹配出的相关试题分别按照考核单元、题型和重要程度进行一级分类；所述一级分类为对应的考核单元分类、题型分类或重要程度分类；分别将对应的一级分类按照知识点进行二级分类；所述二级分类为知识点分类；判断一级分类下各个二级分类对应的试题分值的最大值之和是否大于出题组卷条件中对应的一级分类所要求的考试分值；若否，则当前题库不满足组卷要求；若是，根据各个二级分类对应的试题分值判断在每个考核单元下的知识点只能出现一次的要求下，能否组合成出题组卷条件中对应的一级分类所要求的考试分值；若考核单元、题型和重要程度三方面都满足出题组卷条件中所要求的考试分值，则判定当前题库满足组卷要求。
[0010]在以上技术方案的基础上，优选的，所述采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取组卷具体包括：采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取和适配解析；每次抽取到的试题若符合考试大纲和出题组卷条件的要求，将符合要求的的试题放入结果集存储；每次抽取到的试题若不符合考试大纲和出题组卷条件的要求，将不符合要求的试题放入排除集；当结果集的试题总分值和要求的考试总分值相同时，返回组卷成功信息并退出；当结果集的试题总分值和要求的考试总分值不同或超过设定时间还没有组卷成功时，返回组卷失败信息并退出。
[0011]在以上技术方案的基础上，优选的，所述根据剪枝条件，采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取和适配解析具体包括：创建一个容器作为排除集，创建一个容器作为结果集；计算题库中匹配出的相关试题的一级分类下各个二级分类对应的试题分值的最大值之和与出题组卷条件中对应的一级分类所要求的考试分值的差值，按照差值大小对对应的一级分类排序，分别得到排序后的题型分类、重要程度分类和考核单元分类；根据排序后的题型分类、重要程度分类和考核单元分类，按照题型
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知识点
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重要程度
‑
考核单元的层级从匹配出的相关试题中搜索与考试大纲和出题组卷条件适配的试
题。
[0012]在以上技术方案的基础上，优选的，所述从按照题型
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知识点
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重要程度
‑
考核单元的层级从匹配出的相关试题中搜索与考试大纲和出题组卷条件适配的试题具体包括：循环排序后的题型分类，如果结果集中的题型分值小于出题组卷条件所要求的题型考试分值，查找属于对应的题型、分数小于等于可增长的题型分值、不是排除集的试题且不是选择过的知识点的试题作为题型适配结果；所述可增长的题型分值为出题组卷条件所要求的题型的考试分值减去结果集中的题型分值；在题型适配结果中循环排序后的重要程度分类，查找属于对应的重要程度且分数小于等于可增长的重要程度分值的试题作为重要程度适配结果；所述可增长的重要程度分值为出题组卷条件所要求的重要程度的考试分值减去结果集中的重要程度分值；在重要程度适配结果中循环排序后的考核单元分类，查找属于对应的考核单元且分数小于等于可增长的考核单元分值的试题作为考核单元适配结果；所述可增长的考核单元分值为出题组卷条件所要求的考核单元考试分值减去结果集中的考核单元分值；在按照题型
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知识点
‑
重要程度
‑
考核单元的层级搜索的过程中，当遇到走不通的层级时，回溯到上一层级并记录走不通的层级的信息，剪掉和此层级相同种类的层级并将对应的试题加入排除集，保留层级最深的试题适配结果；在考核单元适配结果中随机选择一道试题作为最终适配结果加入结果集。
[0013]本专利技术第二方面，公开一种基于DFS算法的出题组卷系统，所述系统包括：数据获取模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DFS算法的出题组卷方法，其特征在于，所述方法包括：获取题库中试题的属性数据；获取用户设置的考试大纲及出题组卷条件；根据考试大纲进行考点、知识点分析；根据试题的属性数据、考点、知识点分析结果和出题组卷条件对题库中的试题进行关联匹配分析，初步判断当前题库是否满足组卷要求；若当前题库满足组卷要求，以考点、知识点分析结果及出题组卷条件为约束，采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取组卷，生成在线试卷。2.根据权利要求1所述的基于DFS算法的出题组卷方法，其特征在于，所述试题的属性数据包括试题所属题型、重要程度、考点、知识点、及考核单元，所述重要程度根据试题的正确率判断得到。3.根据权利要求1所述的基于DFS算法的出题组卷方法，其特征在于，所述考试大纲用于进行考点、知识点设置；所述出题组卷条件包括以下要求：指定组成试卷的各个考核单元的考试分值；指定各题型的考核单元范围和考试分值；所述题型包括单项选择题、多项选择题、判断题；指定各试题重要程度的考试分值；所述重要程度分为基础题、中等题和困难题；每个考核单元下的知识点只能出现一次；每次组卷结果随机；生成试卷的时间要求在设定的时间范围内。4.根据权利要求3所述的基于DFS算法的出题组卷方法，其特征在于，所述根据试题的等级标签数据及属性数据、考试大纲和出题组卷条件对题库中的试题进行关联匹配分析，初步判断当前题库是否满足组卷要求具体包括：根据题型、知识点、重要程度、考核单元从题库中匹配出相关试题；将题库中匹配出的相关试题分别按照考核单元、题型和重要程度进行一级分类；所述一级分类为对应的考核单元分类、题型分类或重要程度分类；分别将对应的一级分类按照知识点进行二级分类；所述二级分类为知识点分类；判断一级分类下各个二级分类对应的试题分值的最大值之和是否大于出题组卷条件中对应的一级分类所要求的考试分值；若否，则当前题库不满足组卷要求；若是，根据各个二级分类对应的试题分值判断在每个考核单元下的知识点只能出现一次的要求下，能否组合成出题组卷条件中对应的一级分类所要求的考试分值；若考核单元、题型和重要程度三方面都满足出题组卷条件中所要求的考试分值，则判定当前题库满足组卷要求。5.根据权利要求4所述的基于DFS算法的出题组卷方法，其特征在于，所述采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取组卷具体包括：采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取和适配解析；在适配解析的过程中，将符合考试大纲和出题组卷条件的要求的试题放入结果集存储；将不符合考试大纲和出题组卷条件的要求的试题放入排除集；
当结果集的试题总分值和要求的考试总分值相同时，返回组卷成功信息并退出；当结果集的试题总分值和要求的考试总分值不同或超过设定时间还没有组卷成功时，返回组卷失败信息并退出。6.根据权利要求5所述的基于DFS算法的出题组卷方法，其特征在于，所述根据剪枝条件，采用DFS算法对题库中的相关试题进行随机抽取和适配解析具体包括：创建一个容器作为排除集，创建一个容器作为结果集；计算题库中匹配出的相关试题的一级分类下各个二级分类对应的试题分值的最大值之和与出题组卷条件中对应的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨德江，邢光浩，王澎涛，
申请(专利权)人：中教畅享北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：