《數據結構》課程智能化考試系統的構建研究

冷強奎 王洪敏

【摘 要】為設計針對《數據結構》課程的智能化考試系統，提出了一種新的系統構建框架。該框架由人員信息維護、試題管理、試卷管理等幾個主要模塊組成。其中，智能組卷算法和智能評分算法是該框架的技術核心。智能組卷算法考慮試題的綜合分布、類型的合理搭配、分值的有效設定等問題。智能評分算法解決學生程序不完全正確下自動評分的合理賦分問題。通過數據結構設計和系統運行流程的仿真模擬，能夠說明該框架的有效性。

【關鍵詞】智能考試系統；構建框架；組卷算法；評分算法

《數據結構》課程是計算機相關專業的一門核心基礎課程，同時它也是計算機工程實踐中應用最廣泛的課程之一[1-2]。它能夠訓練學生的計算思維，并幫助學生掌握針對復雜算法的設計和分析能力[3]。該課程的教學包含講授、實踐、研討、測評等諸多環節，其中，對學生學習狀況的有效測評是檢驗學生學習能力的重要一環。

但由于學生人數眾多，對學生算法/程序的人工評分需要教師付出大量勞動，效率低下。并且學生提交程序后不能即時得到分數反饋，這也影響學生的學習狀態。另外，人工評分還要受到評卷教師水平、經驗、個性甚至道德水準的影響[4]，因此設計一種智能的自動考試系統就顯得十分重要。預期該系統能夠對學生算法設計能力和編程實踐能力進行有效評測，并為教師的課堂授課改革提供一定的依據。

一、系統總體框架

智能化考試系統由人員信息維護、試題管理、試卷管理、信息查詢等四個核心模塊組成。其中，試題管理由任課教師負責，實現添加、修改、刪除試題的功能。試卷管理包含生成試卷、瀏覽試卷、刪除試卷、自動評分、人工校準等五個部分。在生成試卷時，要采用智能的組卷算法，即從試題庫中按知識點分布和試題類型來組成一套完整的試卷。此時，教師可以對新生成的試卷進行預覽，如果不符合要求或預期，則刪除該試卷并再次生成新的試卷。考試結束后，系統會進行自動評分，然后等待是否需要人工校準。信息查詢模塊主要包括學生對單人成績的查詢和教師對總體成績的查詢，這個模塊還要集成對數據的分析匯總功能，以便教師從整體上了解該次考試的情況。

二、數據庫設計

考試系統需要進行數據庫模式設計。考試系統的數據庫主要包含三個數據表，即人員表、試題表和考試表。其中，人員表主要負責存儲管理員、教師、學生等人員的信息。為了保持實體完整性和參照完整性，需要對表的主鍵和外鍵進行設置。在人員表中，使用教師的工號，或學生的學號，或自動分配的管理員編號來作為該表的主鍵，并且不允許為空。其他附加信息根據具體情況設定數據類型和數據長度。

試題表包含試題號、試題類型、分值、參考答案等幾個字段。它主要負責保持各個題目之間的獨立性，以便組卷算法能夠自動抽取。試卷表包含學號、試題號、自動評分分數、人工評分分數、最終得分數等幾個字段。它是一個生成表，在考試發生時生成，從這個意義上講，它也可以看作是一個動態表。它的主鍵由兩個外鍵（學號和試題號）聯合構成，即Key=（學號，試題號）。試卷表是人員表和試題表聯系的紐帶，也是考試系統中最重要的一個表。

三、編程題智能評分方法

針對傳統編程題自動評分方法不能準確衡量學生程序與參考答案之間的接近程度等問題，本系統擬實現一種智能的編程題自動評分方法。分別構造學生程序與參考答案的向量空間模型，并計算兩者的余弦相似度，來作為評判詞語相似的依據。最終的分數由結構相似度和詞語相似度的加權分數計算得出。該方法包含以下步驟：

變量歸一化：由于學生自定義的變量名與對應試題無實質性關聯，因此為了檢測學生程序中變量的類型和體量，對變量名作歸一化處理。具體的處理方法是“類型+序號”，比如在程序中第一個出現的雙精度浮點型變量，歸一化后的名稱為“double1”。

詞頻統計：變量歸一化后，可以對答案中出現的詞語進行詞頻統計，以決定該詞的權重。這里的統計方法使用自然語言處理中的經典方法，即詞頻-逆文檔頻率（Term Frequency - Inverse Document Frequency， TF-IDF）[5-6]。

生成VSM：經過詞頻統計得到詞的權重后，每個學生程序可以得到一個對應的向量空間模型（Vector Space Model， VSM）[7-8]。如學生程序S1={0.18， 0.24， ...， 0.07， 0.11}，參考答案A={0.14， 0.18， ...， 0.06， 0.15}。

相似度計算：利用余弦值來計算兩個向量的相似性，即如果它們的夾角越接近0度，表明這兩個向量越相似。假定Si和A都是n維向量，Si=[S1i， S2i， ...， Sni]，A=[A1， A2， ...， An]，則Si與A的夾角θ的余弦等于： cosθ=Si·A/|Si|×|A|。

四、在線考試流程

下面給出整體考試流程。學生登錄成功后，可以開始進行考試。對于已經提交的試卷，系統會首先進行自動評分，然后等待指令，以判斷是否需要進行人工評分，如果不需要，則直接給出最終成績。否則，待人工評分結束后，再進行成績發布。

五、結束語

提出了一種針對《數據結構》課程的智能化考試系統的構建框架。該框架能夠完成從自動組卷到自動評分等一系列的智能化過程。在大規模考試場景中，該方法可以有效解決人力不足、給分主觀等問題。

【參考文獻】

[1] 李治軍， 廖明宏， 張巖. 數據結構與算法課程設計教學模式的探討[J]. 計算機教育， 2006， （2）：54-56.

[2] 張銘， 許卓群， 楊冬青， 唐世渭. 數據結構課程的知識體系和教學實踐[J]. 計算機教育， 2004， 2/3： 89-91.

[3] 李曉鴻， 駱嘉偉， 季潔. “數據結構與算法分析”研究型實踐教學的探索[J]. 實驗室研究與探索， 2012， 31（1）：121-125.

[4] 李琦. C語言程序設計題自動評分算法的研究[J]. 電腦知識與技術， 2011， 07（7）： 1585-1588.

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[6] 周源， 劉懷蘭， 杜朋朋，等. 基于改進TF-IDF特征提取的文本分類模型研究[J]. 情報科學， 2017， V35（5）：111-118.

[7] 郭慶琳， 李艷梅， 唐琦. 基于VSM的文本相似度計算的研究[J]. 計算機應用研究， 2008， 25（11）：3256-3258.

[8] 陳飛宏. 基于向量空間模型的中文文本相似度算法研究[D]. 電子科技大學， 2011.