【摘 要】
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为了对学习者的英语知识和能力掌握情况提供准确的诊断评价和有针对性推荐练习试题，作者所在实验室研发大学英语诊断性练习和测试系统。该系统在进行知识点覆盖最大化的组卷算
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为了对学习者的英语知识和能力掌握情况提供准确的诊断评价和有针对性推荐练习试题，作者所在实验室研发大学英语诊断性练习和测试系统。该系统在进行知识点覆盖最大化的组卷算法方面存在较大的不足，需要进一步改进，同时，学习者练习信息的知识点关联规则的数据挖掘也对知识点弱项组卷模式的优化提供支持，再者，诊断性练习系统的组卷算法都没有考虑试题和试卷难度系数的作用，为此，本文尝试在这三个方面进行研究，以期望改进组卷算法。
本文首先分析诊断性练习系统现有的组卷模式，研究其不足之处并提出相应的改进策略。其次，设计和实现知识点覆盖最大化的组卷优化算法，并测试算法在系统中实际的运行时间，同时验证组卷后试题分配结果合理性。再次，设计基于关联规则的知识点弱项组卷模式的改进算法。分析使用关联规则挖掘来发现知识点间的关联规则，研究和实现根据关联规则从学习者弱项知识点推断学习者潜在的弱项知识点的算法。最后，探讨使用正态分布模型建立试题难度试题分配方案，并提出试题难度系数在组卷算法中的应用方案。
本文实现的知识点覆盖最大化的组卷优化算法和优化前相比，平均组卷时间从25秒降低为2.9秒，极大降低了组卷时间。同时在各个知识点上的试题分配结果和优化前相比，高达80％的试题分布具有相同分布总体，一致性较好。设计的基于关联规则的知识点弱项组卷模式的改进算法，初步实现从弱项知识点推导潜在的弱项知识点，以及从知识点关联性出发向学习者的自动试题推荐。设计的试题难度比例分布方案对于难度系数在组卷算法中的应用做出了新的尝试。
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