程序设计类大学课程的智能组卷策略研究的中期报告.docx

程序设计类大学课程的智能组卷策略研究的中期报告 中期报告： 一、研究背景和意义 随着信息时代的到来，计算机程序设计的知识和技能成为当代大学生必备的技能之一。在大学中，程序设计类课程是计算机相关专业学生的重要课程之一，而程序设计课程的组织和开展，直接影响着大学生对计算机编程的学习效果和兴趣的培养。传统的组卷方式，往往只考虑考试难度、题型均衡这些方面的平衡，缺乏对学生学习特点和学习风格的个性化定制，对于提升学生的学习积极性、发掘学生个性化特点尤为不足。因此，针对程序设计类大学课程的智能组卷问题进行研究和探究具有重要的现实意义。 二、研究现状分析 在智能组卷领域，之前的研究多着眼于试卷难度的预估和考生能力的评估等方面，组卷过程通常采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法进行优化。针对程序设计领域，Kara?al?等人提出了一种基于知识的智能组卷模型，将程序设计题型分为了编码、较简单、中等、较难、高级、考查知识类别和考查问题类别等，然后利用Spiral Dynamic理论来确定题型的等级。此方法在一定程度上取得了一定的效果。而在相近的研究领域，如智能化的教育教学、个性化的教育评价方面，也有很多理论和算法进行了探究和应用。 三、研究目标和内容 本次研究旨在通过深度分析程序设计类课程的教学内容、学生的学习行为和学习模式，结合机器学习等技术手段，探索一种能够根据学生的学习情况和学习特点智能组卷的方法，以提高学生的积极性和学习效果。具体内容包括以下几个方面： （1）研究程序设计类课程的教学内容、学生的学习行为和学习模式，分析学生的学习特点和学习需要。 （2）探究机器学习等技术在程序设计类课程的智能组卷中的应用，构建适合程序设计类课程的智能组卷模型。 （3）根据学生的学习情况和学习特点，为学生量身定制合适的试卷，提高学生的学习积极性和学习效率。 四、研究方法与步骤 本次研究将采用以下方法和步骤： （1）通过案例调查和实验分析等方法，结合学生的学习特点和需求，分析课程内容设计出通用和个性化的试题模板。 （2）使用机器学习和数据挖掘等技术，将学生学习情况和学习特点等因素纳入智能组卷系统中进行学术自主组卷。 （3）通过实验比较，评估智能组卷系统相对于传统组卷方式的优势和成效。 五、预期成果 本次研究拟达到以下预期成果： （1）从理论和方法上探究程序设计类课程的智能组卷问题，提出一种能够根据学生的学习情况和学习特点智能组卷的方法。 （2）设计并开发出将机器学习等技术应用于程序设计类课程智能组卷的系统。 （3）通过实验比较评估，证明所设计的智能组卷系统相对于传统组卷方式的优势和成效。 六、结论 本次研究旨在深入探究程序设计类课程的智能组卷问题，研究者将借助机器学习等技术手段，结合学习特点和需求，探讨一种更科学、更有效的智能组卷方案，并对所设计的系统进行实验比较，证明其相对于传统组卷方式具有更大的可行性和效果，以期为大学程序设计类课程的组卷工作提供参考和借鉴。