基于B/S结构的题库管理系统的设计与实现
这是一篇关于试题,题库,自动组卷,Oracle的论文, 主要内容为随着Internet技术的快速更新，计算机得到广泛使用，社会中的各行各业的发展越发的依赖计算机技术。现如今越来越多的OA系统、网上购物系统等蜂拥而至，在这个发展浪潮中，教育行业也开始了自身的变革——基于互联网的革命，在原有的基础上使整个操作更为简单实用，节省人力物力，节约成本。对题库进行管理以及对历年试卷进行保存等重要手段，都是一个典型的信息管理系统，成为了学校信息系统不可或缺的组成部分。为老师减少了大量的工作，有效的提高了工作效率。但是，一些情况下由于没有使用规范的信息管理方式，即使使用了信息管理系统也没有发挥其应有的全部能力，造成大部分资源闲置，这便是管理系统开发的社会环境。随着科学技术的不断发展，教育机构的管理体制正在不断的发生着巨大的变化。当今在网络技术的发展的基础上B/S机构的题库管理系统已经取代C/S结构的系统成为了现代教育事业的重要组成部分，同时也越来越受到重视。而题库管理系统本身的体系结构和组织形式也越来越丰富起来，因此我们也认识到传统的C/S结构的试题管理系统已经不能适应日益增长的教育需求。本文主要介绍一种基于B/S结构的试题管理系统。使用JSP、JavaScript、Servlet等技术实现的基于Web的题库管理系统，又良好的跨平台性、不受时间和地域限制，可以实时的在线更新试题库的内容,允许远程进行对数据库的写、改、删、查。系统采用Oracle+Myeclipse进行开发，确保了系统的稳定性和可靠性以及安全性，通过对数据库系统算法的优化，使得响应速度大大加快，给用户一个最快的反应速度，优化用户体验。本系统通过用户对学科的选择之后生成相应知识点，通过用户对所需考核的知识点的选择，进而通过对用户选择知识点的均衡，来选择最优化的试卷提供给用户，之后用户对整个试卷进行预览，对不符合自己需求的试题进行更换，系统会提供与替换题目所含知识点相同的题目供用户选择，最终生成试卷，并给予打印。
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。
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。
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