试题设计与管理系统
这是一篇关于知识点,试题,ASP的论文, 主要内容为试题设计与管理系统是基于网络技术,并通过网络程序设计实现的数据库系统。它的实现是计算机网络技术和教育教学系统的结合。在开发过程中,最常用的的网络技术所涉及的内容包括:HTML与XML语言、HTTP协议、动态网页技术(ASP、PHP和JSP)、COM组件、VBScript和JavaScript等。系统的设计既要符合教育教学的相关规律,又要考虑系统的可实现性和复杂度问题。系统的设计包括数据库表的设计和各功能模块的设计,数据库表的设计要考虑网络的特殊环境,各功能模块的设计既要考虑到在网络环境下的对功能的实现,又要区分不同用户角色的使用对系统的影响,考虑到这种条件下的系统安全性。 论文介绍了如何设计合实现试题设计与管理系统。主要工作如下: 一、阐述了设计系统的整体思路和设计。 二、介绍了实现系统的主要技术。 三、详细阐述了系统各模块的设计。 最后,对系统的进一步优化和应用前景做了阐述。
基于用户行为的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,试题,用户行为的论文, 主要内容为在大数据时代,数据的增长带动了信息领域的高速发展,各个领域的推荐系统在人们的日常生活中起到了更为明显的作用,能够帮助人们进行信息的筛选,提高了产品的使用体验,帮助了人们获得更好的生活。教育领域同样如此,各种在线学习网站先后流行,但与推荐引擎的结合程度还相对较低,远低于电商和娱乐领域,在数量和质量上,均有明显的进步空间。本文认真研究了相关教育学理论,充分研究了国际国内在线学习领域和个性化推荐领域的现状,分析了常用的推荐算法,然后分析了当下在线教育平台的现状。虽然不少平台都采用了推荐算法,但在教育领域内,有一些效果还不太理想,在线教育领域需要考虑的是切实地提高学习者的学习能力,而不是只推荐用户感兴趣的内容。根据用户行为和学习特点,与用户的实际需求相结合,并考虑了试题的特点,设计和实现了基于用户行为规律的个性化试题推荐系统。本文基于用户的历史行为数据,在此基础上充分结合了相关教育理论成果,通过成败归因理论和用户个体差异理论找到真实有效的用户和试题的特征,通过遗忘曲线计算出了用户对已学内容的遗忘程度,方便系统推荐有针对性的内容使用户进行巩固练习,通过程序教学理论确保推荐试题的难度能够使用户保持较好的答题积极性。在推荐模型中,通过孤立森林算法消除了异常数据的干扰,然后通过Logistic回归算法计算出了各特征所对应的权重值,从而匹配出难度适宜的试题,并结合用户对已答试题的遗忘程度进行有针对性的回顾,最终产生混合的推荐结果,使用户能够在使用过程中更好的提高学习成绩。本系统分为客户端部分和服务器部分,客户端主要实现了登录、注册、学习内容浏览、答题、个人信息维护等功能,服务器端主要实现了登录、学习内容管理、试题管理、知识点管理、用户管理等功能。本系统使用Java语言,并通过Spring、Spring MVC、Mybatis框架进行开发,使用My Sql数据库进行数据的存取。本系统现已通过测试,各功能均已实现且性能良好。
无纸化考试题库系统
这是一篇关于无纸化,题库,试题,出题,组卷的论文, 主要内容为随着近年来经济及技术的发展,我国现代教育事业尤其职业化教育规模及水平也得到显著提高,同时必然对先进的现代化教育手段提出更高的要求。在专业考试及社会化考试领域,很多奋斗在教育战线上的工作者在职业生涯中积累了许多丰富的经验和大量的教学资料,其中有不少的精品试题,但找不到合适的空间来保存,且传统试卷在命题过程中会浪费大量的人力、物力和精力。以计算机作为媒体介质来进行试题库的管理已经成为推动教学改革的主要力量,可以减少工作的强度,提高工作效率与质量。一个科学、方便、完善的题库系统可以为题目积累、自动组卷、试卷管理提供强大的支持。本文工作立足于无纸化考试题库系统的设计与实现,该系统具有用户管理、权限分配、题库设置、录入保存试题、管理试卷等核心功能,并在其基础上设计并实现了灵活的组卷策略和完整的组卷过程及试卷管理。与传统组卷方式不同,尤其针对社会化考试的实际考试考场特点,本系统组卷策略可对同一考场内试卷试题重复率进行有效的调控,从而有效利用题库试题,提高组卷效率和试卷质量,以满足不同类型考试的组卷需求。本系统是基于浏览器／服务器模式,使用Java语言进行开发,全程在浏览器上运行。采用Spring MVC+Hibernate作为基础框架,数据层+业务逻辑层+表示层三层作为经典架构对系统进行开发,选用Oracle作为数据库管理系统来储存和管理数据,Tomcat作为Web服务器,后台开发主要在STS上完成。
无纸化考试题库系统
这是一篇关于无纸化,题库,试题,出题,组卷的论文, 主要内容为随着近年来经济及技术的发展,我国现代教育事业尤其职业化教育规模及水平也得到显著提高,同时必然对先进的现代化教育手段提出更高的要求。在专业考试及社会化考试领域,很多奋斗在教育战线上的工作者在职业生涯中积累了许多丰富的经验和大量的教学资料,其中有不少的精品试题,但找不到合适的空间来保存,且传统试卷在命题过程中会浪费大量的人力、物力和精力。以计算机作为媒体介质来进行试题库的管理已经成为推动教学改革的主要力量,可以减少工作的强度,提高工作效率与质量。一个科学、方便、完善的题库系统可以为题目积累、自动组卷、试卷管理提供强大的支持。本文工作立足于无纸化考试题库系统的设计与实现,该系统具有用户管理、权限分配、题库设置、录入保存试题、管理试卷等核心功能,并在其基础上设计并实现了灵活的组卷策略和完整的组卷过程及试卷管理。与传统组卷方式不同,尤其针对社会化考试的实际考试考场特点,本系统组卷策略可对同一考场内试卷试题重复率进行有效的调控,从而有效利用题库试题,提高组卷效率和试卷质量,以满足不同类型考试的组卷需求。本系统是基于浏览器／服务器模式,使用Java语言进行开发,全程在浏览器上运行。采用Spring MVC+Hibernate作为基础框架,数据层+业务逻辑层+表示层三层作为经典架构对系统进行开发,选用Oracle作为数据库管理系统来储存和管理数据,Tomcat作为Web服务器,后台开发主要在STS上完成。
无纸化考试题库系统
这是一篇关于无纸化,题库,试题,出题,组卷的论文, 主要内容为随着近年来经济及技术的发展,我国现代教育事业尤其职业化教育规模及水平也得到显著提高,同时必然对先进的现代化教育手段提出更高的要求。在专业考试及社会化考试领域,很多奋斗在教育战线上的工作者在职业生涯中积累了许多丰富的经验和大量的教学资料,其中有不少的精品试题,但找不到合适的空间来保存,且传统试卷在命题过程中会浪费大量的人力、物力和精力。以计算机作为媒体介质来进行试题库的管理已经成为推动教学改革的主要力量,可以减少工作的强度,提高工作效率与质量。一个科学、方便、完善的题库系统可以为题目积累、自动组卷、试卷管理提供强大的支持。本文工作立足于无纸化考试题库系统的设计与实现,该系统具有用户管理、权限分配、题库设置、录入保存试题、管理试卷等核心功能,并在其基础上设计并实现了灵活的组卷策略和完整的组卷过程及试卷管理。与传统组卷方式不同,尤其针对社会化考试的实际考试考场特点,本系统组卷策略可对同一考场内试卷试题重复率进行有效的调控,从而有效利用题库试题,提高组卷效率和试卷质量,以满足不同类型考试的组卷需求。本系统是基于浏览器／服务器模式,使用Java语言进行开发,全程在浏览器上运行。采用Spring MVC+Hibernate作为基础框架,数据层+业务逻辑层+表示层三层作为经典架构对系统进行开发,选用Oracle作为数据库管理系统来储存和管理数据,Tomcat作为Web服务器,后台开发主要在STS上完成。
基于用户行为的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,试题,用户行为的论文, 主要内容为在大数据时代,数据的增长带动了信息领域的高速发展,各个领域的推荐系统在人们的日常生活中起到了更为明显的作用,能够帮助人们进行信息的筛选,提高了产品的使用体验,帮助了人们获得更好的生活。教育领域同样如此,各种在线学习网站先后流行,但与推荐引擎的结合程度还相对较低,远低于电商和娱乐领域,在数量和质量上,均有明显的进步空间。本文认真研究了相关教育学理论,充分研究了国际国内在线学习领域和个性化推荐领域的现状,分析了常用的推荐算法,然后分析了当下在线教育平台的现状。虽然不少平台都采用了推荐算法,但在教育领域内,有一些效果还不太理想,在线教育领域需要考虑的是切实地提高学习者的学习能力,而不是只推荐用户感兴趣的内容。根据用户行为和学习特点,与用户的实际需求相结合,并考虑了试题的特点,设计和实现了基于用户行为规律的个性化试题推荐系统。本文基于用户的历史行为数据,在此基础上充分结合了相关教育理论成果,通过成败归因理论和用户个体差异理论找到真实有效的用户和试题的特征,通过遗忘曲线计算出了用户对已学内容的遗忘程度,方便系统推荐有针对性的内容使用户进行巩固练习,通过程序教学理论确保推荐试题的难度能够使用户保持较好的答题积极性。在推荐模型中,通过孤立森林算法消除了异常数据的干扰,然后通过Logistic回归算法计算出了各特征所对应的权重值,从而匹配出难度适宜的试题,并结合用户对已答试题的遗忘程度进行有针对性的回顾,最终产生混合的推荐结果,使用户能够在使用过程中更好的提高学习成绩。本系统分为客户端部分和服务器部分,客户端主要实现了登录、注册、学习内容浏览、答题、个人信息维护等功能,服务器端主要实现了登录、学习内容管理、试题管理、知识点管理、用户管理等功能。本系统使用Java语言,并通过Spring、Spring MVC、Mybatis框架进行开发,使用My Sql数据库进行数据的存取。本系统现已通过测试,各功能均已实现且性能良好。
基于用户行为的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,试题,用户行为的论文, 主要内容为在大数据时代,数据的增长带动了信息领域的高速发展,各个领域的推荐系统在人们的日常生活中起到了更为明显的作用,能够帮助人们进行信息的筛选,提高了产品的使用体验,帮助了人们获得更好的生活。教育领域同样如此,各种在线学习网站先后流行,但与推荐引擎的结合程度还相对较低,远低于电商和娱乐领域,在数量和质量上,均有明显的进步空间。本文认真研究了相关教育学理论,充分研究了国际国内在线学习领域和个性化推荐领域的现状,分析了常用的推荐算法,然后分析了当下在线教育平台的现状。虽然不少平台都采用了推荐算法,但在教育领域内,有一些效果还不太理想,在线教育领域需要考虑的是切实地提高学习者的学习能力,而不是只推荐用户感兴趣的内容。根据用户行为和学习特点,与用户的实际需求相结合,并考虑了试题的特点,设计和实现了基于用户行为规律的个性化试题推荐系统。本文基于用户的历史行为数据,在此基础上充分结合了相关教育理论成果,通过成败归因理论和用户个体差异理论找到真实有效的用户和试题的特征,通过遗忘曲线计算出了用户对已学内容的遗忘程度,方便系统推荐有针对性的内容使用户进行巩固练习,通过程序教学理论确保推荐试题的难度能够使用户保持较好的答题积极性。在推荐模型中,通过孤立森林算法消除了异常数据的干扰,然后通过Logistic回归算法计算出了各特征所对应的权重值,从而匹配出难度适宜的试题,并结合用户对已答试题的遗忘程度进行有针对性的回顾,最终产生混合的推荐结果,使用户能够在使用过程中更好的提高学习成绩。本系统分为客户端部分和服务器部分,客户端主要实现了登录、注册、学习内容浏览、答题、个人信息维护等功能,服务器端主要实现了登录、学习内容管理、试题管理、知识点管理、用户管理等功能。本系统使用Java语言,并通过Spring、Spring MVC、Mybatis框架进行开发,使用My Sql数据库进行数据的存取。本系统现已通过测试,各功能均已实现且性能良好。
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