【正文】 m表的外關(guān)鍵字。統(tǒng)計表中 Tix 和 Kem是主關(guān)鍵字，同時， Kem是 kem表的外關(guān)鍵字，如表 312 所示。 表 315 科目表 記錄名 含義 數(shù)據(jù)類型 Kem 科目 tinytext Kid 科目編號 tinyint 第四章 無紙化 試卷管理 系統(tǒng)的總體設(shè)計 整個系 統(tǒng)的總體設(shè)計 圖 41 系統(tǒng)總體模塊規(guī)劃圖 試卷管理系統(tǒng) 教師模塊 管理員模塊 用戶管理 科目管理 閱 卷 主觀題評分 試題管理 查詢成績 評 價 添 加 組 卷 刪 除 修 改 顯示題目 提 交 填寫分?jǐn)?shù) 顯示答案 標(biāo)準(zhǔn)答案 考生答案 個體評價 總體評價 個別同學(xué)成績 總體成績 考試系統(tǒng)按照邏輯 、功能 和主要使用者的情況可以劃分為以下 兩 個主要的子系統(tǒng)：試題管理 與 閱卷子系統(tǒng)，科目與用戶管理子系統(tǒng)。 ? 管理 試題， 主要包括添加、修改、 刪除試題和組卷四 部分 ： ? 添加 試題 ：主要包 括設(shè)置題目的 內(nèi)容、難度、題型、題目所屬章節(jié)等四 個部分 。 教師模塊 閱 卷 試 題管理 主觀題評分 查詢成績 評 價 顯示題目 顯示答案 考生答案 標(biāo)準(zhǔn)答案 填寫分?jǐn)?shù) 提 交 添 加 修 改 刪 除 組 卷 ? 閱卷：主要針對主觀性試題 ? 將會顯示題目，標(biāo)準(zhǔn)答案， 考生答案 。 登錄界面包括：編號、科目、 密碼 等 ， 其中 編號、 密碼為 教師 輸入，科目以及選擇登錄者類型為通過下拉列表框選擇 。 管理員模塊 用戶管理 科目管理 添加用戶 修改 用戶 刪除用戶 添加科目 修改科目 刪除科目 第五章 無紙化 試卷管理 系統(tǒng) 的實現(xiàn) 試題管理與閱卷子系統(tǒng)模塊設(shè)計 該系統(tǒng)將主要由教師使用，設(shè)計該系統(tǒng)的目的在于使教師能夠方便的管理其所教科目的試題，同時，由于試卷中不可避免地會有主觀題存在，而以目前的計算機(jī)技術(shù)還不足以對主觀題進(jìn)行評分，因此，有必要將主觀題閱卷模塊設(shè)計出來以方便教師進(jìn)行閱卷，此外，由于該系統(tǒng)的需求中需要 有對考生的評價功能，因此評價考生的功能也將集成到該子系統(tǒng)中 ，如圖 51 所示。 2) 試題修改：教師可以根據(jù)自身的需要來修改 試題 的內(nèi)容，難度，來源，答案等信息。在設(shè)計組卷程序時需要考慮這些問題： 每一位考生的試卷必須題量一致，難度相當(dāng)，還要考慮到考生可能會有多次考同一門考試，因此還要保證考生每次考試的試題不能一樣。科目管理和 用戶 管理是該系統(tǒng)的一個基礎(chǔ)功能 。 4) 刪除科目：當(dāng)該科目不再需要時可以刪除，同時與該科目相關(guān)的題目等信息也會相應(yīng)的自動刪除 。 3. 教師管理： 包括如下功能： 1) 查詢教師：在本系統(tǒng)中主要用于驗證教師的合法性。 對組卷算法的探討與研究 組卷分析 本系統(tǒng)的一個 關(guān)鍵的地方 就是要建立一個良好的組卷系統(tǒng)， 采用自動組卷系統(tǒng)可以大大減輕教師的負(fù)擔(dān)，而且，更重要的是，自動組卷可以很好的保證試卷的難度和信度，提高考試的公平性和公正性。 算法的具體實現(xiàn)過程如下： 1) 建立兩個數(shù)組 U(r)和 T(x)，其中 U(r)的值為某種狀態(tài) r 的試題在數(shù)據(jù)庫中的試題數(shù)，例如單選題，第二章，難度為 3 的試題數(shù)。 3) 若 T(x)≠ 0，則 T(x)=T(x)1，重復(fù) 2)； 4) 若 List 表未滿，則轉(zhuǎn)向 1)，否則組卷成功； 5) 算法結(jié)束 這種算法使用廣泛、簡單 易行 ，對于單道題的抽取速度很快，但是對于整份 試卷 的生成卻需要耗費很多時間，而且在組卷條件較復(fù)雜的情 況下 常常會出現(xiàn)組卷失敗。否 則產(chǎn)生隨機(jī)整數(shù) N，N=int(rand(1)*U(r))， 其值小于 U(r)。在組卷系統(tǒng)中的專家系統(tǒng)需要構(gòu)建一個知識庫用來存放諸如不同的科目、不同的考試性質(zhì)和時間等組卷知識信息，此外，還要構(gòu)建一個推理機(jī) 制 來根據(jù)一定的推理策略從知識庫中選取相關(guān)的知識，對用戶提供的信息進(jìn)行推理，直到得出相應(yīng)的結(jié)論為止。在搜索的前幾步中采用隨機(jī)抽題法，當(dāng)搜索進(jìn)入死結(jié)點時，采用 以下 的方法作啟發(fā)后 再進(jìn)行搜索： 首先將造成死結(jié)點的狀 態(tài)類型記錄下來，然后回溯走過的路徑，將與該狀態(tài)有關(guān) (指某分量相同 )的元素全部釋放，將剩下的無關(guān)元素重新構(gòu)成一 條 路徑，然后根據(jù)啟發(fā)函數(shù)的最小值確定下一個結(jié)點，啟發(fā)函數(shù)定義為新元素狀態(tài)類型與記錄死結(jié)點元素狀態(tài)類型分量相同的個數(shù)。遺傳算法處理的是基因型個體， 一定數(shù)量的個體組成群體，群體中個體的數(shù)目為群體規(guī)模 [24]。 遺傳算法的基本 過程如下： 1) 產(chǎn)生初始群體，隨機(jī)地 （ 通常均勻地 ） 產(chǎn)生 若干 個個體，每個個體看作是一個 基因型個體 ， 這若干 個 基因型個體 組成一個群體 ； 2) 對群體中每個個體計算它的適應(yīng) 度； 3) 通過選擇和復(fù)制操作從群體中選出所需要的個體， 這里通常采用輪盤賭選擇法即適應(yīng)度比例法，而且通常需要多輪選擇，然后將選出的個體 放入到交配緩沖池中 ； 4) 對交配池中的 個體使用交叉和變異算子 仿照生物學(xué)中雜交的原理， 形成下一代群體中的 N 個體，并計 算每個新個體的適應(yīng)度，在這里有必要提一下交叉算子和變異算子的重要性：交叉算子一方面能夠使得原來群體中優(yōu)良個體的特性在一定程度上得到保持，另一方面，它將使 得算法能夠探索新的基因空間，從而使新群體中的個體得以保持多樣性[25]； 變異 算子 的使用能夠使遺傳算法具有局部搜索能力，可以維持群體的多樣性 [26]； 5) 如果滿足結(jié)束條件，則停止 ， 否則轉(zhuǎn)到第 3） 步。 因此，目前在本系統(tǒng)中采用的是隨機(jī)抽題算法，從當(dāng)前的使用情況來看，算法的選擇是正確的，是能夠滿足需要的， 下面 是該算法的部分程序?qū)崿F(xiàn) ： 與數(shù)據(jù)庫的連接 在本系統(tǒng)中，訪問數(shù)據(jù)庫是一個很重要的環(huán)節(jié)。 以下是連接數(shù)據(jù)庫 代碼 ： 第六章 系統(tǒng)的不足與展望 系 統(tǒng)的不足 經(jīng)過一段時間的使用和測試，該系統(tǒng)已經(jīng)基本實現(xiàn)了當(dāng)初的設(shè)想，達(dá)到了預(yù)期的目的。同樣地，目前對于試題的評價也僅限于難度的區(qū)分，但以后可以根據(jù)考生的情況進(jìn)一步引進(jìn)信度，區(qū)分度等評價試題的標(biāo)準(zhǔn)。 本系統(tǒng)是一個平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)多學(xué)科、多課程、多層次的試題庫管理，滿足同一個考場中每一位考生試卷既等價又相異的要求，有利于大規(guī)模同一考試的順利進(jìn)行 ， 目前，該系統(tǒng)運行平穩(wěn)可靠。 參考文獻(xiàn) [1]中科永聯(lián)高級技術(shù)培訓(xùn)中心 ． MVC 模式[EB/OL]． 20210423. [2]孫衛(wèi)琴 ． 精通 Struts：基于 MVC 的 Java Web 設(shè)計與開發(fā) [M]．北京：電子工業(yè)出版社，2021． III－ IV． [3]孫衛(wèi)琴． Java 面向?qū)ο缶幊?[M]．北京：電子工業(yè)出版社， 2021． VI－ VII． [4]H. M. Deitel， P. J. Deitel 著 ． 施平安，施惠瓊，柳賜佳譯 ． Java How to Program（ Fifth Edition）[M]． 北京：清華大學(xué)出版社 ， 2021． [5]王萌，劉婧，來賓 ． JAVA程序設(shè)計 [M]． 北京：冶金工業(yè)出版社， 2021．１－３． [6]孫衛(wèi)琴，李洪成． Tomcat 與 Java Web開發(fā)技術(shù)詳解 [M]．北京：電子工業(yè)出版社， 2021． 123－ 124． [7]張孝祥，張紅梅 ． JavaScript 網(wǎng)頁開發(fā) —— 體驗式學(xué)習(xí)教程 [M]． 北京：清華大學(xué)出版社，2021． 1－ 5． [8]趙強(qiáng) ． 精通 JSP 編程 [M]． 北京：電子工業(yè)出版社， 2021． 2－ 12． [9]孫衛(wèi)琴．精通 Hibernate： Java 對象持久化技術(shù)詳解 [M]．北京：電子工業(yè)出版社， 2021． III－ IV． [10]Craig Walls， Ryan Breidenbach，李磊，程立， 周悅虹譯． Spring in action 中文版 [M]．北京：人民郵電出版社， 2021． 33— 35． [11]Ryan Aseleson， Nathaniel T. Schutta，金靈等譯． Ajax基礎(chǔ)教程 [M]．北京：人民郵電出版社， 2021． 13— 15． [12]IBM． Eclipse 平臺入門[EB/OL]． 2021110 [13]David Gallardo, Ed Burte, Robert McGoven. Eclipse in Action[M]. Greenwich： Manning, 2021. 32— 33. [14]孫衛(wèi)琴，李洪成． Tomcat 與 Java Web開發(fā)技術(shù)詳解 [M]．北京：電子工業(yè)出版社， 2021． [15]Y. Daniel Liang. Introduction to Java Programming, Comprehensive Version, Fifth Edition[M]. .: Prentice Hall. 2021. 11— 14. [16]Mysql． MySQL [EB/OL]． 20211115. [17]劉彬 ． JSP 數(shù)據(jù)庫高級教程 [M]． 北京：清華大學(xué)出版社， 2021． 63— 64． [18]E. Zitzler, L. Thiele． MultiObjective Evolutionary Algorithms A Comparative Case Study And the Strength Pareto Approach[J]． IEEE Transactions of Evolutionary Computation, 1999, 3(4): 257— 271. [19]李小勇 ． 題庫管理系統(tǒng)中的自動化組卷算法 [J]． 西北師范大學(xué)學(xué)報 (自然科學(xué)版 )， 2021， 38(4)： 41— 43． [20]謝平 ． 基于框架模式的試題庫智能組卷系統(tǒng) [J]． 華東交通大學(xué)學(xué)報， 1998， 15(4) ： 58—63． [21]Holland J. Adaptation in natural and artificial systems[M]. Ann Arbor: University of Michigan Press,—105. [22]David E. Goldberg. Geic algorithms in search, optimization and machine learning[M]. New York: AddisonWesley Publishing Company Inc, 1989. 59— 308. [23]David B. Fogel. An introduction to simulated evolution optimization[J]. IEEE Trans on Neural Networks, 1994, 5(1): 3— 14. [24]M. Kantardzic， 閃四清等譯 ． 數(shù)據(jù)挖掘 —— 概念、模型、方法和算法 [M]． 北京 ： 清華大學(xué)出版社， 2021． 202— 240． [25]徐潔磐，馬玉書，范明 ． 知識庫系統(tǒng)導(dǎo)論 [M]． 北京 ： 科學(xué)出版社， 2021． 25— 60． [26]F. Herrera, M. Lozano, J. L. Verdegay. Tuning Fuzzy Logic Controllers by Geic Algorithms[J].International Journal of Approximate Reasoning, 1995. 12(3): 115— 123. 外文資料 Towards Increasing Web Application Productivity Source: 2021 ACM Symposium on Applied Computing ABSTRACT In this paper we present and discuss a template/metadata based partial code generation system supporting web application development. Seamlessly incorporating the recent topnotch technologies, the framework maximally exploits the capabilities of the underlying implementation technologies.