37、基于网络的数学测试与自动评估方案

基于网络的数学测试与自动评估方案

在数学测试领域，自动评估一直是一个具有挑战性的问题。一方面，等价的数学表达式可以有不同的形式，这使得自动验证用户答案与标准答案的等价性变得困难；另一方面，现有的自动试卷生成技术在参数确定和运行时间上存在问题。为了解决这些问题，提出了一种基于网络的数学测试与评估的新框架。

现有技术的挑战

自动试卷生成旨在从问题数据库中选择最优的问题子集，以满足总时间、主题分布、难度、区分度等标准。目前已经提出了多种技术，如禁忌搜索（TS）、动态规划、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等。然而，这些技术存在一些挑战：
- 参数确定困难 ：每次生成试卷都需要确定加权参数和其他参数，如种群大小、禁忌长度等，这些参数并不容易确定。
- 运行时间长 ：尤其是对于大型问题数据集，生成高质量试卷通常需要较长的运行时间。

新框架概述

新框架主要由两个组件组成：
- 基于网络的试卷生成 ：生成满足用户规格的高质量试卷。
- 自动数学答案验证 ：检查用户答案的正确性，特别是验证用户答案中的数学表达式与数据库中存储的标准答案的等价性。

以下是该框架的流程图：

graph LR
    A[测试规格] --> B[在线测试]
    B --> C[自动数学答案验证]
    D[问题数据库] --> B
    B -->