CN107483397A - 一种基于bs架构的考生自我测评方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于BS架构的考生自我测评方法，包括以下步骤：S1，服务器接收客户端的测试请求，所述的测试请求中包含用户账户信息和测试类型；S2，服务器根据用户账户信息，收集该用户的练习和测试记录中的错题及标记过的题目；S3，服务器判断测试类型是否为个性化测试，若是，则将个性化要求加至题目选取限制条件并进入步骤S4，否则进入步骤S4；S4，服务器生成试卷发送给客户端；S5，服务器接收客户端发送的答题结果，对答题情况进行评判、记录和保存；S6，服务器综合本次测试结果和该用户历史答题记录，生成测评报告。与现有技术相比，本发明可帮助考生进行强化训练、了解知识点掌握情况，进行横向和纵向对比。
Description
技术领域
本发明涉及一种在线考试测评方法，尤其是涉及一种基于BS架构的考生自我测评方法。
背景技术
计算机技术和网络技术的快速发展，正以极快的速度改变着我们的生活、工作和学习方式。网上在线测评考试不仅不限于考试地点，较于传统的笔试也更加的便捷化，采用传统方式组织一次考试通常要经过五个步骤，分别是出卷、考试、评卷、成绩评估和卷面分析，并且这些都是完全由人工完成。由此可见为了组织完成一次考试，需要投入非常多的精力。当参与考试的人员骤多时，阅卷和进行各项统计工作会更加繁琐，人工统计大量数据显然会更加费时费力，且容易出错，考生也无法对每一次通过自己的薄弱环节进行强化练习，分析自己未掌握的知识点。
通过计算机和网络技术进行在线智能化组卷，然后进行自我测评是比较科学的方法。考完后计算机自动判分，通过各种算法分析统计考试结果，全面的分析自己对考点的掌握程度。
基于B/S架构的考试系统，客户端通过Internet对服务器进行访问，考试系统客户端只需安装浏览器，不需要额外安装应用程序，大大减轻了管理。服务器端的应用程序的更改客户端不会受影响，提高了系统的维护效率，它是目前考试系统发展的大势所趋。
当今为考生考证专门研发的在线考试系统各式各样的都充斥这市场，例如各种无纸化全真机考，模拟真实的考试环境。以及为高校师生准备的自动组卷系统；颁布证书机构毅然纷纷的选择了无纸化机考，例如：ACCA、雅思托福、思科等等，而基于考证考试的需要，在线模拟考试，组卷练习就成了客观存在的刚需。
但是当今的考试题库，过于简略的组织题目生成试卷，或者紧紧依赖于专家老师手动组卷，无法满足个性化测评，无法根据个人实际情而优化算法。更多的系统得出的考试报告仅仅是对错与否，暂无全面的评估报告，告知考生在某些知识点的学习掌握情况。进而大多数考生处于迷茫待定状态，定向与专项练习无法开展。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种利于考生全面了解自身知识掌握情况的基于BS架构的考生自我测评方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于BS架构的考生自我测评方法，包括以下步骤：
S1，服务器接收客户端的测试请求，所述的测试请求中包含用户账户信息和测试类型，所述的测试类型规定了题目选取限制条件；
S2，服务器根据用户账户信息，收集该用户的练习和测试记录中的错题及标记过的题目；
S3，服务器判断测试类型是否为个性化测试，若是，则将个性化要求加至题目选取限制条件并进入步骤S4，否则进入步骤S4；
S4，服务器根据题目选取限制条件，从对应题库中选取符合条件的题目，生成试卷发送给客户端，其中，步骤S2中收集的题目的被选取概率大于其他同类型题目的选取概率；
S5，服务器接收客户端发送的答题结果，对答题情况进行评判、记录和保存；
S6，服务器综合本次测试结果和该用户历史答题记录，生成测评报告。
所述的步骤S4中，题目做错次数越多，被选取概率越大。
所述的个性化测试方式包括：错题练习、易错题练习、易考题练习、真题练习、知识点选题和智能选题。
在所述的智能选题方式中，服务器根据各知识点权重，在题库中抽取第一部分题目，以满足每个知识点的最低题量需求，然后从题库剩余题目中选取第二部分题目，使两部分题目总分值满足测试总分要求、题量满足要求。
所述的服务器抽取第一部分题目时，采用递归算法，依次对各知识点进行随机抽题。
所述的服务器采用贪心算法选取第二部分题目。
所述的步骤S6中，所述的测评报告内容包括：本次测试答题正确率、历次答题得分率、薄弱知识点和全网用户答题排行榜。
所述的薄弱知识点根据错题率统计，错题率越高，对应知识点越薄弱。
所述的步骤S4中，服务器采用合并排序数组和快速排序算法生成试卷。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)采用BS架构，客户端安装浏览器即可获取试卷，从业者随时安排考试时间，不受考试环境影响。
(2)服务器对每次答题情况进行评判、记录和保存，从而可以生成全网大数据，横向比较，与整个互联网的考生进行PK学习熟练程度，增加趣味性，更让自己明白与别人之间存在的差距，更加利于复习巩固；纵向结合考生历史答题记录统计得出历次答题得分率、易错题、薄弱知识点，从而进行定向专项练习。
(3)可自定义选择考试时间，多次反复的组卷演练提高掌握程度。
(4)服务器选题采用的算法可满足知识点题量要求和出题速度要求，智能选题每次生成的试卷题目不同，可模拟真实的考试环境。
(5)题目做错次数越多，被选取概率越大，易错题得到了强化训练。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
如图1所示，一种基于BS架构的考生自我测评方法，包括以下步骤：
S1，服务器接收客户端的测试请求，测试请求中包含用户账户信息和测试类型，测试类型规定了题目选取限制条件。
S2，服务器根据用户账户信息，收集该用户的练习和测试记录中的错题及标记过的题目。
S3，服务器判断测试类型是否为个性化测试，若是，则将个性化要求加至题目选取限制条件并进入步骤S4，否则进入步骤S4。
其中，个性化测试方式包括：错题练习、易错题练习、易考题练习、真题练习、知识点选题和智能选题，在智能选题方式中，服务器根据各知识点权重，在题库中抽取第一部分题目，采用递归算法，依次对各知识点进行随机抽题，以满足每个知识点的最低题量需求，然后采用贪心算法从题库剩余题目中选取第二部分题目，使两部分题目总分值满足测试总分要求、题量满足要求。
S4，服务器根据题目选取限制条件，从对应题库中选取符合条件的题目，采用合并排序数组和快速排序算法生成试卷，其中，步骤S2中收集的题目的被选取概率大于其他同类型题目的选取概率，题目做错次数越多，被选取概率越大。
S5，服务器接收客户端发送的答题结果，对答题情况进行评判、记录和保存。
S6，服务器综合本次测试结果和该用户历史答题记录，生成测评报告。
步骤S6中，测评报告内容包括：本次测试答题正确率、历次答题得分率、薄弱知识点和全网用户答题排行榜。其中，薄弱知识点根据错题率统计，错题率越高，对应知识点越薄弱。
本实施例利用面向对象软件开发方法，使用UML和B/S架构相结合，采用体系结构，基于UML的软件工程过程对在财会考生智能组卷测评系统的应用进行深入的分析和研究，通过提出的优化建模方案和建模过程构建专门为财会考生进行测评练习的平台，通过大数并且使用贪心算法、递归、随机抽题法、合并排序数组、快速排序、先进先出队列等等的算法，从而实现考试自动化和智能化处理。
通过linux+nginx+php+mysql部署服务器，客户端通过浏览器来显示，通过与浏览器交互，接受相对应的请求。系统通过考生的信息，全方位全面的覆盖考试所需掌握的知识点以及根据每个知识点的权重，通过贪心算法、递归算法、随机抽题法相结合对每个考生现有的记录，如错题，收藏的题目，笔记的题目及系统分析出的易错，易考的题目提取出唯一不重复的题目。通过合并排序数组、快速排序算法将试题归类分组，组成一张特定的试卷，系统通过搜集答案，上传至服务器，进行保存和处理，每一个保存答案的请求会进入一个消息队列，通过先进先出队列，对所选的答案进行判别对错，以及统计此次考试的全局信息，包括题目的答题次数，答题正确率，答题时间，答案选项比列，题目题型分类统计。以及试卷的整体答题时间、平均分、各种排序。以及题目所属财会知识点抽选题目比例、正确率、权重等。最后通过立体的数据生成基于知识点掌握程度的测试报告，以及个性化的全面的能力评估报告。
Claims (9)
1.一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，服务器接收客户端的测试请求，所述的测试请求中包含用户账户信息和测试类型，所述的测试类型规定了题目选取限制条件；
S2，服务器根据用户账户信息，收集该用户的练习和测试记录中的错题及标记过的题目；
S3，服务器判断测试类型是否为个性化测试，若是，则将个性化要求加至题目选取限制条件并进入步骤S4，否则进入步骤S4；
S4，服务器根据题目选取限制条件，从对应题库中选取符合条件的题目，生成试卷发送给客户端，其中，步骤S2中收集的题目的被选取概率大于其他同类型题目的选取概率；
S5，服务器接收客户端发送的答题结果，对答题情况进行评判、记录和保存；
S6，服务器综合本次测试结果和该用户历史答题记录，生成测评报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，所述的步骤S4中，题目做错次数越多，被选取概率越大。
3.根据权利要求1所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，所述的个性化测试方式包括：错题练习、易错题练习、易考题练习、真题练习、知识点选题和智能选题。
4.根据权利要求3所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，在所述的智能选题方式中，服务器根据各知识点权重，在题库中抽取第一部分题目，以满足每个知识点的最低题量需求，然后从题库剩余题目中选取第二部分题目，使两部分题目总分值满足测试总分要求、题量满足要求。
5.根据权利要求4所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，所述的服务器抽取第一部分题目时，采用递归算法，依次对各知识点进行随机抽题。
6.根据权利要求4所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，所述的服务器采用贪心算法选取第二部分题目。
7.根据权利要求1所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，所述的步骤S6中，所述的测评报告内容包括：本次测试答题正确率、历次答题得分率、薄弱知识点和全网用户答题排行榜。
8.根据权利要求7所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，所述的薄弱知识点根据错题率统计，错题率越高，对应知识点越薄弱。
9.根据权利要求1所述的一种基于BS架构的考生自我测评方法，其特征在于，所述的步骤S4中，服务器采用合并排序数组和快速排序算法生成试卷。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20171215 |