教育培训机构英语在线测评平台的设计与实现
这是一篇关于在线测评,测评管理,Spring技术,教育培训机构的论文, 主要内容为英语作为国内非常受欢迎的外语语种,也是高考必考科目,具有举足轻重的地位,因此,加强英语培训和学习,已经成为了广大学员和家长的共识。随着互联网技术的发展和应用,人们可以通过网络学习平台获取优质课程资源,接受各种培训。在线学习英语、练习和测评英语目前已经成为了当前英语学习的重要手段,能够提高学习效率和节省测评时间。可见,教育培训机构英语在线测评平台的设计与开发,具有十分重要的应用价值。本文对教育培训机构英语在线测评平台的构建过程进行了研究。首先,文章指出了英语在线测评对提高教学质量和服务水平的影响,指出英语培训和教学在考核学习效果方面存在的弊端,对考试信息化研究现状进行分析,明确系统建设的核心价值和研究目的。介绍系统开发过程涉及到的核心技术工作原理与特点,包括Spring MVC、Hibernate、mysql、Struts2等技术。其次,然后指出系统建设的必要性,描述了题型管理、测评管理、系统信息设置等核心业务流程,对题库管理、测评管理、用户管理等功能进行分析。从总体上设计了多层次的业务应用和技术架构,构建了一个灵活配置、安全可靠的网络部署架构,确定了网络部署的用户、设备构成以及软件支撑情况,并从概念模型和物理模型两个方面设计数据库。通过UML建模方式描述了功能构成,并编码实现功能模块,展示了实现效果图。最后进行数据、性能以及功能等方面的测试,验证系统能够正常上线。本文研究和构建的英语在线测评平台已经投入使用,减少了纸质试卷的打印成本,支持人工方式组卷和自动生成试卷,提高了试卷内容的安全保密性、公平性;不仅实现了试题、试卷资源的共享,还能够减少组织考试工作带来的工作量,也能及时统计试卷分数,提高了考试工作效率。另外支持培训机构统一安排在线考试和学员进行自我英语检测和专项训练,促进了英语教学、培训工作的大力发展。
在线测评与推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,隐语义模型,K-means聚类算法,个性化学习,在线测评的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的发展,个性化、智能化的在线测评技术逐渐成为大众进行自我学习检验的一种重要途径。传统课堂教育模式的知识测评方法存在效率低、反馈慢、体验差等弊端,难以满足人们自我评价的需要。因此,基于互联网的在线测评技术受到了广泛关注。它能够使得用户不受时间、地点的制约,随时随地进行自主学习自动测评,并且能够通过网络获取大量的用户学习行为数据,结合推荐系统,为用户推荐个性化的学习资源,把用户从题海战术中解放出来,以此提高用户的学习效率和学习体验。本文主要研究在线测评及试题推荐系统。设计并实现基于Web的一个适合操作类试题在线评测的系统,完成用户自行下载操作题、本地完成答题、上传平台,由后台自动评分并反馈用户。并依托此平台,获取用户行为数据,为用户精准推荐试题,解决试题资源“过载”问题,满足用户个性化学习与测试的需求。本文开展的主要内容包括如下几个方面:1.基于用户在线测试行为数据设计试题推荐方法。在研究经典推荐算法的基础上,根据用户数多、试题资源丰富的应用场景,选用LFM推荐系统模型。提出一种试题推荐策略:用户需求是多方面的,有时希望优先推荐较难试题,有时希望优先推荐掌握程度还未达到某个阈值的试题,为此提出试题预测得分两种不同排序方向的Top-N试题的选取方法,满足用户的个性化需求。对于新用户,根据用户注册信息,推荐其他同类用户已做试题,解决系统冷启动问题。2.提出利用试题标签,提高试题推荐的准确性方法。利用jieba技术对试题文本进行分词,辅助领域专家(老师)为试题设置知识点标签。利用试题知识点标签向量,采用K-means算法来对试题聚类,过滤用户已掌握的同类试题,优化推荐的试题集。3.实现在线测评与推荐系统。使用Python的Django框架,设计并实现了基于Web的MS Office在线评测原型系统,完成用户自行下载Office操作题、本地完成答题并上传平台,由网站后台自动评分及时反馈用户。并依托此平台,为用户精准推荐试题。经对系统主要功能进行测试,达到设计目标。
基于分层架构的在线代码测评系统的设计与实现
这是一篇关于在线测评,代码执行,内核优化,分层架构的论文, 主要内容为随着信息化的发展,各大高校纷纷推出自己的在线测评系统,鼓励学生进行线上编程练习,培养学生的逻辑思辨能力。在线测评系统(Online Judge),简称OJ,是一种使用计算机进行自动判题的技术。现在很多在线测评系统架构老化,评测效率不高。因此,设计一套内核优化和架构改进的全新在线测评系统就显得尤为重要。主要针对在线测评系统的设计方案进行研究,整体使用三层架构,分为网站部分、消息队列部分、评测内核部分。网站部分主要分为主站点和管理站点,主站点提供用户登录、题目查看、代码提交、提交查看功能,普通用户的所有可视化操作全部在网站主站点上进行。管理站点提供用户管理、题目添加、权限赋予等功能,主要操作者为管理员。消息队列在网站部分注册生产者,在评测后台注册消费者,连接网站部分和评测后台,主要负责把用户的初始化提交数据从网站端传送至评测端,解耦整个在线测评系统。评测主体部分重点在接受和处理用户提交,检查危险代码,编译用户代码和返回结果,是整个评测流程的实现部分。评测核心从评测主体中分离,采用执行效率更高的C语言实现,负责对程序进行资源限制、执行用户程序并获取对应的资源消耗。整体架构使用Kafka消息队列解耦网站和评测后台,单独分离评测核心,优化执行效率,分层合理,设计清晰。基于分层架构的在线测评系统提供了大量的编程练习题,用户可以使用C/C++语言、Java语言、Python语言在网页上提交代码,由评测后台执行程序并输出时间内存等结果展示给用户。
在线测评与推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,隐语义模型,K-means聚类算法,个性化学习,在线测评的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的发展,个性化、智能化的在线测评技术逐渐成为大众进行自我学习检验的一种重要途径。传统课堂教育模式的知识测评方法存在效率低、反馈慢、体验差等弊端,难以满足人们自我评价的需要。因此,基于互联网的在线测评技术受到了广泛关注。它能够使得用户不受时间、地点的制约,随时随地进行自主学习自动测评,并且能够通过网络获取大量的用户学习行为数据,结合推荐系统,为用户推荐个性化的学习资源,把用户从题海战术中解放出来,以此提高用户的学习效率和学习体验。本文主要研究在线测评及试题推荐系统。设计并实现基于Web的一个适合操作类试题在线评测的系统,完成用户自行下载操作题、本地完成答题、上传平台,由后台自动评分并反馈用户。并依托此平台,获取用户行为数据,为用户精准推荐试题,解决试题资源“过载”问题,满足用户个性化学习与测试的需求。本文开展的主要内容包括如下几个方面:1.基于用户在线测试行为数据设计试题推荐方法。在研究经典推荐算法的基础上,根据用户数多、试题资源丰富的应用场景,选用LFM推荐系统模型。提出一种试题推荐策略:用户需求是多方面的,有时希望优先推荐较难试题,有时希望优先推荐掌握程度还未达到某个阈值的试题,为此提出试题预测得分两种不同排序方向的Top-N试题的选取方法,满足用户的个性化需求。对于新用户,根据用户注册信息,推荐其他同类用户已做试题,解决系统冷启动问题。2.提出利用试题标签,提高试题推荐的准确性方法。利用jieba技术对试题文本进行分词,辅助领域专家(老师)为试题设置知识点标签。利用试题知识点标签向量,采用K-means算法来对试题聚类,过滤用户已掌握的同类试题,优化推荐的试题集。3.实现在线测评与推荐系统。使用Python的Django框架,设计并实现了基于Web的MS Office在线评测原型系统,完成用户自行下载Office操作题、本地完成答题并上传平台,由网站后台自动评分及时反馈用户。并依托此平台,为用户精准推荐试题。经对系统主要功能进行测试,达到设计目标。
基于WEB的在线测评系统的研究与实现
这是一篇关于知识点,在线测评,诊断分析,测试理论,WEB数据传输的论文, 主要内容为随着教育信息化的不断发展,越来越多的人开始参与到网络学习中。在开展网络教学的过程中,测试评价是一个必不可少的环节。如何有效的组织开展大规模的在线考试,并且在广泛的考试数据中,通过某种分析技术获取有用的信息和资源,给学习者和教学人员以科学的指导,快速诊断学习者的学习状况和教学策略,提高教学效率已经成为一个亟待解决的问题。然而随着互联网技术和数据库技术的快速发展,基于网络平台的考试系统逐渐增加,但其在功能设计上涵盖的业务面较广阔,针对教育考试没有很完善的解决方案。比如,题目的编排核心点不明确,评价部分只做基本结果评价,评价层次不深,反馈的结果难以给学习者明确细致的指导；再者,企业开发的考试系统虽在功能上是比较完善的,但是他们各自开发的考试系统标准不一,且针对的学习环境不是很规范或难以统一,所以网络学习效果也不尽如意。基于上述情况,通过分析传统考试系统不足,设计开发一套以知识点为核心的在线测评系统。此系统可以完整的模拟考试流程,并提供一些深入实用的诊断分析解决方案,可以帮助快速诊断学习风格和教学策略,提供教学指导。围绕这个需求,本文做了以下研究和探索：(1)理论和技术支持分析。首先介绍了一些资源建设标准,然后概括分析当前存在的三种主流测试理论,总结其应用的优缺点,确定本系统建库标准和理论基础；其次分析当前网络数据交互模式,传输模型和一些系统开发模型,确定本系统的技术支持。(2)系统的总体分析和设计。首先分析系统目标与要求,明确系统的功能需求,提出诊断分析等模块的设计思路；根据用户需求,提出系统的技术指标,分析系统的业务流程和数据流向；最后进行了数据库设计。(3)系统开发与测试。分析知识点管理,题库管理,试卷管理,诊断分析和学生学习反思等模块的实现思路,说明开发过程和系统测试结果。本文的特色之处：(1)功能设计上：本文主要落脚点在于模拟考试的完整流程,相比其他考试系统,本系统增加的知识点管理,深入评价等功能进一步完善了网络考试流程,更大程度的节省了考试成本,为教学活动提供便利。(2)技术实现上：本系统采用前端框架与后台框架相结合,并以MVC模式贯穿整个开发流程。前端框架采用ExtIs,即整个系统的请求方式都采用Ajax引擎,这样大大提高了请求响应速度和数据传输效率；其次Extjs在前端设计上,界面清爽,它以组件的形式呈现布局,开发效率极高。后台框架是Struts, Hibernate, Spring组合,最大程度了节省了代码量,提高了开发效率,且提供了多种安全处理机制,使开发的系统更稳定安全。
基于J2EE技术ACM竞赛程序在线评测系统的设计与实现
这是一篇关于在线测评,J2EE,功能测试的论文, 主要内容为本系统采用J2EE技术,以MyEclipse为开发平台,Tomcat作为服务器,MySQL作为数据库,实现了一个B/S模式的基于功能测试的源代码在线评测系统,清晰的划分了应用的不同职责,提高了应用程序的灵活性和可配置性。 本文首先详述了本平台体系结构,概述了系统主要功能,分析了每个功能模块的所要完成的任务。然后介绍了整个系统的开发原理、总体规划、设计思想及具体实现过程。文章分析了相关理论,对系统现阶段要达到的目标做了详尽的描述。并对系统的核心模块和采用的关键技术做了深入的研究分析。在对系统采用的数据库服务器MySQL进行了介绍的基础上,对数据库设计和数据表的关系做了详细的图示,设计了合理的数据库结构,为整个系统稳定安全的运行提供完整的数据支持。 ACM训练队员和有编程兴趣的学生可以通过本系统来解答题目,提交解答后系统会对提交的代码自动进行评判,并给出时间占用和内存占用等相关信息,这样极大的提高了评判的客观性和有效性。另外,本系统还具有站内邮件和讨论功能,可以作为学生课余练习的平台,培养学生的学习兴趣,提高编程水平。
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