【毕业学位论文】(Word原稿)实用农科大学物理试题库的设计与实现-光信息科学与技术

毕 业 论 文 实用农科大学物理试题库的设计与实现 张欣 200630800233 指导教师 戴占海 讲师 学院名称 理学院 专业名称 光信息科学与技术 论文提交日期 2010 年 5 月 论文答辩日期 年 月 答辩委员会主席 _ 评 阅 人 _ 摘 要 考试是对考生知识和能力水平的主要测量方式，它需要综合运用教育测量学、心理测量学 和 教育统计学等多学科的知识，科学、客观和公正地设计试题。 大学 物理试题库系统 的主要功能是 可以自主管理 试题库，并根据 组卷约束条件自动 或手动 生成符合要求的试卷和参考答案。该系统不仅可以减轻教师的工作量，提高工作效率，增强考试的科学性和客 观性，而且对提高教学质量、促进 教考 分离的实施有重要意义。 我校大学物理试题 一直 没有一个统一和自动化的系统来进行管理。 随着计算机技术的广泛应用、教师的计算机应用能力的提升，我校已完全具备利用大学物理 试题库 系统对物理试卷进行 组卷、输出和管理 的硬件基础。 因此在现有的各种试题库系统基础上进行研究更好的自动组卷算法，从而开发出更优秀的大学物理试题库系统，具有重要的意义。 本 毕业设计 在对试题库 建设 理论和自动组卷算法研究的基础上，围绕开发环境选择、后台数据库设计、系统模块开发 和 组卷算法改进等方面进行研究，开发了一套基于遗 传算法的 试题库 系统。系统的功能模块主要包括：试题信息管理模块、自动组卷模块 、手动组卷 模块 和试题 练习模块 。 在程序的实现中，本系统 完善并优化了数据存储结构 ，实现了包含图形、公式和文字的试题的录入 、修改功能 ， 实现了 对试题信息的 多 重 条件查询 功能 ， 实现了手动组卷和基于多参数 约束条件 的自动组卷功能， 同时 能够生成 系统 采用 了 #编程语言 与 据库 相 结合 的设计 ，以及 面向对象的程序 实现 方法， 因此 只要 在安装有 持库 和 据库驱动的 000 上平台 就能 正常运行和使用 ，具有良好的 扩展性、可移植性和兼容性 。 关键词 题库系统 自动组卷 C#语言 据库 目 录 1 绪论 1 研究背景及意义 1 现有试题库状况 1 研究大学物理试题库系统的可行性 2 2 自动组卷系统的理论 基础 2 组卷问题分析 2 常见的人工出卷要求和原则 3 经典测量理论 3 试题属性 4 组卷问题 5 组卷算法发展概述 6 优先权策略 6 随机策略 6 回溯策略 6 补偿策略 6 遗传算法简介 6 遗传算法基本概念 7 遗传算法特点 7 遗传算法基本原理 8 基于遗传算法的自动组卷方法 8 遗传算法 实现的关键技术 8 组卷模型 9 自动组卷的遗传算法设计 10 3 系统的开发工具介绍 11 数据库工具 11 据库 11 数据库连接方式选 择 11 编程工具 # 12 4 系统设计与实现 13 系统功能分析 13 系统数据分析 14 数据录入和处理的准确性 14 数据的一致性与完整性 14 数据的独立性 14 系统概要设计 14 数据库设计 14 系统主要模块设计实现 17 程序流程图 17 组卷流程演示 19 试题管理模块 22 自动组卷的成卷质量分析 23 系统运行环境 25 硬件环境 25 软件环境 25 5 总结和展望 25 致谢 27 参考文献 28 英文摘要 29 附录 30 1 1 绪论 大学物理试题 库系统 是集成了 大学物理试题库、自动组卷和手动组卷 于一体的 智能组卷 系统， 可以根据 考试时间、试卷总分、 试卷题型 比例、试题 难度级别 比例 和知识点覆盖 范围 等 多个 参数实现组卷 的 自动化并输出为 式，基本实现了教师的组卷需求。 本 系统使用 #语言编写，结合 据库 技术 ， 程序体积小巧， 界面友好，结构简洁，功能实用。 研究背景及意义 在各种教育和培训机构的教学过程中，考试都是一个非常重要的部分 。 考试的目的在于，评估测 试学生所掌握的 知识的 程度，衡量教师教学成果的优劣，总结分析教学质量，收集教学反馈信息等。所以考试能否达到预期的目标，很大程度上取决于考试试题的制作水平。 传统 考试的实施过程不完全科学， 命题内容 、 评分标准等缺乏普遍的可比性， 工作效率低， 试题取样不合理， 考试不够客观和准确 ，又花费大量时间、人力和物力 。 出卷对于不少教师来说已经成为一种繁重的脑力和体力活动。而倘若试卷试题不够良好，就不能用考试的结果来正确衡量教育工作者和学生的教与学成果，达不到考试目的，甚至会造成反面效果。 进入到 21 世纪以来，随着 社会经济的快速发 展、 计算机 科学技术的腾飞， 计算机技术已经逐渐成为现代教育中强有力的教学媒体和教育管理的工具。 利用计算机建立试题库，实现计算机自动选题组卷 ， 已经成为热门的研究方向。 其原因在于， 利用计算机进行组卷和 管理 试题库 ， 对试题和试卷的管理将变得高效快捷， 不仅能节省教师的宝贵时间，提高工作效率，而且能消除出卷人主观意志的影响，使考试更加客观、真实、全面地反映教学的实际效果，有利于教学质量的提高 、教考分离的顺利实行、人力物力 的节约 1。 现有试题库状况 计算机组卷系统是按照教师和教学的要求，由计算机自动从试题库中 选择试题，组成一份符合知识分布 、题型分布、难度分布、时间分布 和 分数分布要求的试卷 。 自动组卷系统可以认为来源于 20世纪 60年代出现的计算机辅助教学系统 算机辅助教学主要是为了把计算机技术应用到教学领域以提高教学水平和教学质量，其中包括考试系统 、课表编排、教学 管理 等。 2 在国外， 试题库 系统的研究 起步较早，现在已经得到了广泛的应用。美国 早 已 建立了一些针对标准化考试的试题库系统 ， 例如： 美国教育考试服务中心的研究生入学考试， 思 文学习系 统公司的飞机驾驶员 资格 考试 司的 证考试等。这些试题库系统 已成功地运作了几十年，一直都能科学地测试出学生的实际水平。这表明用计算机来 组 卷是可 行 的而且是有效的。但是，这些系统涉及到的具体内容与细节 、设计原理 都是保密的，要建立一套适合中国国情的试题库就只能靠自己 的 努力。 80 年代之后，我国也开始研究基于计算机技术的考试系统，如高等数学 试题库系统 京大学 库系统等。尽管起初的这些系统并不具备全自动的智能组卷功能，但是这些系统的发展仍然推动了组卷算法的研究。 目前 ，常见的自动组卷算法有随机选取法、回溯试探法、模拟退火算法和遗传算法等 2。 研究大学物理 试题库 系统的可行性 从目前来看，我校大学物理试题没有一个统一和自动化的系统来进行管理，而随着计算机技术的广泛应用、教师的计算机应用能力的提升，我校已完全具备利用大学物理试题库 系统对物理试卷进行出卷、输出 和 管理的硬件基础。 在软件设计方面 ，根据考试学理论，一份试卷质量的好坏与下列几个方面有关： (1)组成试卷的各个试题是否科学、合理； (2)试卷中试题的难度比例、考查的深度是否合理； (3)试卷的覆盖面、考查 点是否能很好地代表整个考试的内容； (4)试卷所涉及到的知识是否很好 地 代表 需要考生掌握的知识，反映大纲要求 3。 现今不断优化的遗传算法和模拟退火算法相结合的自动组卷算法，已经能够逐步满足以上出卷要求，为设计自动组卷系统提供了良好的理论基础。 2 自动组卷系统的理论基础 组卷问题分析 组卷是考试的核心环节 ， 要 提高考试质量，试题质量是关键。 自动组卷的本质就是按照教师和教学的要求，利用一定的组卷算法，自动的从题库中抽取合适的题目。 在试题库试题质量高的前提下，组卷系统的自动组卷效率与质量主要取决于组 卷算法的设计。 合适和优秀的组卷算法 可以 将考试时间、考试目的、难度要求、掌握要求、考查范 3 围等试卷指标量化， 转换为计算机可以理解和分析的要求，再在此基础上组成满足用户需求 (最佳解 )的试卷。而 如何设计一个算法 使得 从题库中既快又好的抽出一组最佳解或非常接近最佳解的试题，涉及到一个全局优化和收敛速度快慢的问题。 常见的人工出卷要求和原则 (1)以课程基本要求和选用教材大纲为基准，试题要根据 教学大纲 规定的不同层次教学要求 (掌握、 理解 、了解 )及课程的自身特点，合理确定题型 、 题量及难易度 ； (2)命题范围以本 课程所选用的教材 为蓝本。试题既要覆盖教材的内容，又应合理设计不同内容的覆盖密度 ； (3)努力贯彻考察知识与考察能力相结合的原则。试题应着重检查学生对基本概念和原理的理解，以及在理解的基础上运用知识解决实际问题的能力。 经典 测量理论 一般将测量理论分为经典测量理论、概化理论和项目反应理论三大类，或称三种理论模型。 人们将以真分数理论 (核心理论假设的测量理论及其方法体系，统称为经典 测量 理论 (也称真分数理论 4。 本系统 的自动组卷算法 就是以经典测量理论为理论考虑依据的。 经典测量理论 是从二十世纪初发展起来的，到了二十世纪五十年代其发展趋于完善。 该 理论建立在以下三条假设之上： (1)学生真实分数 (2)该学生 在大量测验中的误差分数统计平均值为 0； (3)任意两次测验中的误差相对独立。 在上述三个基本假设的基础上， 经典测量 理论 (真分数理论 )做出 了如下两个重要推论：第一，真分数 等于实 得分数的平均数；第二，在一组测量分数中，实得分数的变异数 (方差 )等于真分数的变异数与误差分数的变异数之和。 在这一理论模型基础上，提出了有关测验信度 (效度 (标准化 (区分度的整套理论与方法。如用测试通过率来定义难度，用题目分数和总分来代表区分度，都是经典测量理论的应用。 经典测量理论建立了一系列题目分析的公式，如 p 值 为表示难度系数 ， 以及 表示区分度的题目与测试相关系数，估计分数真值的标准误差，估算题目数与信度关系的公式等等。 4 试题属性 一份试卷的质量，可以由试卷的难度、区分度以及考察范围覆盖度 等 来体现。组卷问题，就是一个多目标优化问题。 经过不断完善发展的经典测量理论为我们奠定了合理的试题指标值计算与评估的理论基础。根据这个理论所建立的一系列 试题 分析公式，加以分析 后 得出试题属性 主要 有 如下几点 。 (1)编号：试题在题库中的唯一标示符； (2)所属章节：根据 该 试题在教学内容中所属的章节号来确定 (如 所属为第一章力学，则该属性 值 为 1)； (3)所属知识点： 根据 该 试题所属章节下的具体 某 小节 内容 来确定 (如所属为第一章的第一节，则该属性 值 为 11)； (4)题型： 根据以往的大学物理试题分析， 本系统设置的该 属性有选择题、填空题、判断题、名词解释题、证明题、问答题、计算题和改错题 等八种 ； (5)估时： 预计花费在试题上的答题时间，单位为分钟； (6)认知要求： 根据布鲁姆的教育目标分类学，结合大学物理试题 的特点，可以将试题的认知要求分为知识、运用 和 灵活运用等； (7)分数： 试题的分值； (8)区分度： 试题的区分度也叫试题的鉴别力，它是衡量试题对不同被试者的水平的区分程度的指标。如果试题的区分度高，就可以把不同水平的被试者区分开来，反之，区 分度低的试题 不能对 被试者 的水平进行很好的甄别。试题的区分度一般是由该题的成绩与整个测验成绩之间的相关程度来表示：相关程度高，表明区分度高；相关程度低，表示区分度低。 常见的试题区分度评价标准，分为 4 个 级别 ，如表 1 所示 5。 表 1 试题区分度的评价标准 区分度指数 评价 高，如能改进更好 可，作用时需作改进 须淘汰或加以改进 5 (9)使用频率：试题被使用到的次数，以鉴别试题的泄露几率； (10)答案：试题的参考答案； (11)难度 系数 ： 系统采用的难度系数与试题的得分值成 反比 。对于一个试题，如果大部分考生都能答对，该试题的难度系数就 小 ；反之，该试题的难度系数就 大 。 在大学物理考试中，根据考卷题型可以将难度系数细分为 客观题 (如判断题 )难度系数、主观题难度系数和整张考卷的难度系数 6。不同类型的难度系数的计算方法有一定的区别。 (1)客观题难度系数 n 其中 示试题的难度系数， R 表示答 对的人数， n 表示总人数； 2 N (2)主观题难度系数 所 有 学 生 该 题 得 分 平 均 数该 题 满 分 分 数 (3)试卷难度系数 试卷难度系数，也就是试卷的平均难度，是衡量试卷区分度的 重要指标之一。 所 有 学 生 平 均 分试 卷 满 分 分 数 组卷问题 (1)数据不精确性、模糊性 描述试题的属性并不都是明确的，例如难度系数、区分度、估时等，是比较模糊的概念。 (2)解的多样性 由于系统题库中的试题很多，满足用户需求的试题也会很多，这就造成了“ 最佳 解”有很多个， 这样会 在相同条件下 组成内容不同的多份试卷。 (3)知识的特征 由于知识大都来源于成卷专家的经验，所以系统需要在不断总结专家经验、吸 取专家错误的基础上逐步完善，在题库系统的维护过程中就必须不断的 更新知识、增减知识、 6 完善知识，使系统能够尽量组成符合用户要求的高质量试卷。 组卷算法发展概述 传统的组卷 策略有优先权策略、随机策略、回溯策略与补偿策略 ，不同的组卷策略各有优点和不足 。 优先权策略 在组建试卷的初始阶段， 试题的各属性都有很大的取值范围，但随着被选试题数量的增加，取值范围缩小，矛盾开始突出，会出现某一选题的某个属性达到要求而其他属性却超出范围的现象。优先权策略可以从数量、题型的平均分数、完成率和累计值与指标值差距等方面综合解决这些矛盾。 随机策略 随机策略就是根据要求随机的抽取符合指标的试题组成一套试卷。这种策略结构简单，抽取单道试题的运 行速度较快，但是效率却不高，组成整一套试卷所需的时间较长。这种策略要求试题库不但试题量要大，而且分布要良好。随机策略的实现一般是两种情况 。 一是从试题库中随机抽取试题，然后判断是否符合用户要求。二是从符合试卷某项属性要求的试题库子集中随机抽取试题，再判断该试题是否符合用户设置的试卷其他属性要求。 回溯策略 回溯策略 是一种基于修正方法的算法控制策略， 是对随机策略的改进 。 它 将随机策略产生的每一状态类型记录下来，当搜索失败时释放上次记录的状态类型，然后再依据一定规律变换一种新的状态类型进行试探，通过重 复的搜索直至试卷生成或退回出发点为止。回溯策略属于盲目搜索的一种，可能导致在回溯的时候进行了多次无效的随机选取，对内存占用量过大，且组卷时间较长，会耗费大量的时间。 补偿策略 补偿策略就是在试题生成过程中 ，当不满足约束条件的时候，适当放宽约束条件，让试题生成在允许的 误差区域内完成。这种策略在允许一定误差的前提下可以减少不必要的 循环搜索，提高组卷的成功率。 遗传算法 简介 遗传算法 (模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型， 是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它由美国学 授于 1975 年首先提出来的。 7 遗传算法 基本概念 遗传算法借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中 “ 物竞天择、适者生存 ”的 进化过程。自从 授首次提出 遗传算法的思想 后 ，吸引了大批的研究者，迅速推广到搜索、机器学习等方面，并奠定了坚实的理论基础。用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构和参数进行编码，一般用字符串表示， 这个过程就将问题符号化、离散化了。 遗传算法主要由以下几个概念构成： (1)问题的解空间： 遗传算法主要用在寻找所研究问题的最佳解或尽可能接近最佳解的解答，问题的最佳解是包含在一个庞大的有限可能的解集合中，这个集合就是问题的解空间 ； (2)串： 串是个体的形式 ，对应于遗传学的染色体 (在算法中用二进制表示 ； (3)群体： 串的集合称为群体，串是群体的元素 ； (4)群体规模： 在群体中个体的数量称为群体的大小 ； (5)基因： 基因是串中的元素，用于表示个体的特征 ； (6)基因位： 即一个基因在串中的位 置，在串中是从左向右计算的，对应于遗传学中的地点 ( (7)串结构空间： 串结构空间是指串中基因任意组合所构成的串的集合 ， 基因操作是在结构空间中进行的 ； (8)参数空间 ： 这是串空间在物理系统中的映射，它对应于遗传学中的表现型(集 ； (9)适应度： 表示个体对于环境的适应程度。 遗传算法特点 (1)遗传算法从问题解的串集开始 搜索 ，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的 ， 容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始 搜索，覆盖面大，利于全局择优。 (2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法。 而 遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。 (3)遗传算法基本上不用搜索空间的其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个 8 体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。 (4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。 (5)具有自组织、自适应和自学习 性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，硬度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构 7。 遗传算法基本原理 遗传算法解题的流程 如图 1 所示。 在遗传算法中，长度一定的多个二进制串组成了初始群体，每个串中的每个二进制位就是个体染色体的基因。根据前文分析，算法中对群体执行的操作有三种。 (1)选择 选择也称为复制，其目的就是为了从当前群体中选出优良的即适应性强的个体。选择算子的强度应当适中，较好的做法是在产生了合法可行的染色体之后，利用适应度函数对染色体计算适应度，然后再 对初始群体进行“优胜劣汰”的选择复制。常用的选择算法有适应度比例选择算法、 Q 选择算法、竞争选择算法等。 (2)交叉 在生物进化过程中，交叉是产生新个体或物体的方式。在遗传算法中，交叉操作属于全局性搜索，为选择操作提供了新的个体的来源，在遗传算法中起着关键的作用 。 常用的交叉算子有单点交叉、二点交叉、多点交叉等。 (3)变异 在生物进化中，变异是指子代和父代之间具有某些不相似的现象，它总是存在进化的过程中。在遗传算法中，变异是指在被选中的个体中，对个体中的某些基因执行异向转化，对于二进制编码个体来说就是 把 某位基 因的 1 变异为 0，或者将 0 变异为 1。 基于遗传算法的自动组卷方法 遗传算法实现的关键技术 遗传算法可以定义为一个 8 元组的函数 8： 0( , , , , , , , )G A C E P M T 其中 C 为个体的编码方法， E 为适应度评价函数，0M 表示群体中个体的数量， 表示选择算子， 表示交叉算子， 表示变异算子， T 表示终止条件。 根据之前的分析，结合上面的函数可知，遗传算法中的关键技术在于编码、初始群 9 体的设定、遗传因子 (遗传操作 )、适应度函数和终止条件。 图 1 遗传算法解题流程图 组卷模型 根据分析，可以将试题编号、章节、题目 类型、难度级别、知识层次、题目要求、题目分数和估时表示为一个八维量。若卷中有 n 道试题，一张试卷就有一个 n*8 的矩阵A9，表示如下： 8765432128272625242322211817161514131211. . 中87654321 , 编码 群体 t = 计算适值 运算：选择 交叉 变异 群体 t+1 满足要求 解码 改善或解决实际问题 群体 t+1=群体 t N Y 10 表试卷中第 n 个题目的编号、章节、题目类型、难度级别、知识层次、题目要求、题目分数和估时。 要想得到理想的试卷，目标矩阵应该满足以下几个条件： (1)卷中题型与题量要与事先设置的一致 ； (2)卷中考查 知识点所占分数与事先设置的一致 ； (3)难度 级别比例 要符合要求 ； (4)试卷总用时要与事先设置的一致 。 自动 组卷的遗传算法设计 (1)种群的初始化 编码确定之后，就是要对种群规模进行初始化。 初始种群的特性对遗传算法的结果和效率 都有重要影响。为了达到最佳效果，应该确保 初始种群在解空间中尽量分散。为了使系统在 最初 搜索时，对每一个状态空间都有平等的机会， 通常由随机 方法生成初始化的串群体。但又不是完全随机的，而是根据约束 条件的强弱 ，来确定初始群体。也就是说在随机生成过程中，先不考虑难度系数这些约束条件 ，只考虑根据用户选定的考试内容及各种题型的题量要求，按照每一段不能一道题的题号出现两次，且同一个知识点的题目尽量不出现两次的原则，随机生成初始群体。这样组出来的试卷的考试覆盖面就广，也保证了初始种群既满足知识点约束的要求又满足题型和题量的要求，可以加快遗传算法的收敛并减少迭代次数。 (2)遗传算子设计 选择算子： 本系统采用适应度 成 比例 选择算子，也称为 轮盘赌选择方法 。如果按照种群里有 20 个个体进行选择，则选择个体的概率表示为： 201()( ) 1()s 交叉算子： 本系统采用单点交 叉算法，即从群体中随机抽取两个个体编码串，其交叉点是随机确定的，配合个体相互交换交叉点后面的部分，从而形成两个新个体。 变异算子： 本系统采用基本变异算子。基本变异算子是指对群体中基因链码 随机挑选一个或多个基因位置，并对这些基因位置以变异概率 反，也就是将基因位的 1变为 0，或者将 0 变为 1。 (3)适应度函数设计 11 一般而言，适应度函数由目标函数变换而成。适应度函数是影响到遗传算法性能的好坏的关键因素， 常用的适应度函数采用对各种约束条件进行重要性的衡量，以求取综合指标 的重要性达到最大或综合指标误差达到最小。 在本系统中， 采用染色体对应的试题属性与 试卷 要求之间的误差作为适应度 f 。 显然，适应度函数反映了染色体与 试卷 要求之间的差别， f 值越小染色体性能越好，越符合组卷要求。 (4)终止条件 遗传算法是一种反复迭代的搜索过程， 当多次进化后会逐步达到或接近最佳解 ，因此需要确定 一定的 终止条件。 最常用的终止方法是规定遗传迭代的次数，达到此最大迭代次数即终止 ， 此时 取出算法终止时的一个 最佳 个体 (一份 最佳 组 卷参数表 )作为算法的最佳解 输出。 3 系统的开发工具 介绍 数据库 工具 据库 一种 关系 数据库开发工具 ， 关系数据库是已开发的最通用的数据库之一。 优点在于它能使用数据表示图或自定义窗体收集信息。数据表示图提供了一种类似于 电子表格，可以使数据库一目了然。另外， 许创建自定义报表用于打印或输出数据库中的信息。 提供了数据存储库，可以使用桌面数据库文件把数据库文 件置于网络文件服务器，与其他网络用户共享数据库。如上所述， 为关系数据库开发具备了许多优点，可以在一个数据包中同时拥有桌面数据库的便利和关系数据库的强大功能。 同时 据库也为许多任务提供了命令，其中包括： (1)查询数据 ； (2)在表中插入、修改和删除记录 ； (3)建立、修改和删除数据对象 ； (4)控制对数据和数据对象的存取 ； (5)保证数据库一致性和完整性 10。 据库平台能完全满足本系统的各种类数据的存储， 同时 使用其象技术能使题库及相关 文档材料存入数据库中，从而 方便快捷地访问数据库。 数据库连接方式选择 12 本系统中， C#编程语言 连接数据库的主要方式 为 微软提供的一项技术 ， 是面向对象的 。 是 一部分，它的面向组件的框架用以将程序组装在一起。 通过以方便的访问各种类型的数据库，特别是 据库。 现在 成为访问数据库的新的标准接口。 编程工具 # #是 成开发工具系统中的 一员。 一套完整的开发工具集，用于生成 用程序、 面应用程序和移动应用程序 等 。 +、 #和 #全都使用相同的集成开发环境 (利用此 以共享工具且有助于创建混合语言解决方案。另外 ， 这些语言利用了 持库 的功能，通过此 支持库框架 可使用简化 用程序和 发的关键技术 11。 #结合了 C、 C+语言的优势，它的特点有： (1)简洁的语法 C#中只保留了 C+中常见的字符类型的形式，最大限度防止了语法 的冗余 。同时，C#中 没有了指针 的操作，在 C+中出现的各种操作符如 、 等都不再使用。 (2)广泛 的数据类型 C#拥有比 C， C+或者 广泛的数据类型 。 这些类型 如 和 样 ， 所有这些类型都有一个固定的大小 。 又 像 C 和 C+一样 ， 每个数据类型都有有符号和无符号两种类型 。 与 同的是 ， 一个字符变量包含的是一个 16 位的 符 。 C#新的数据类型是 据类型 ， 对于货币数据 ， 它能存放 28 位 10 进制数字 。 (3)完整的安全性与错误处理 C#的先进设计思想可以消除软件开发中的许多常见错误，并提供了包括类型安全在内的完整的安全性能。为了减少开发中的错误， C#会帮助开发者通过更少的代码完成相同的功能，这不但减轻了编程人员的工 作量，同时更有效地避免了错误的发生。 (4)与 集成 C#对 序最大的卖点可能就是它与 无缝集成。 微软的件技术 。 C#编写的类可以子类化一个 已 存在的 件 ， 生成的类也能被作为一个 件使用 ，比如， 言子类化它从而得到 一 个 件 。 13 (5)灵活性和兼容性 在简化语法的同时， C#并没有失去灵活性。尽管它不是一种无限制语言，比如：它不能用来开发硬件驱动程序，在默认的状态下没有指针等等， 但是它仍然非常 灵巧。如果需要， C#允许用户 将某些类或者 类的某些 方法声明为非安全的。这样一来，用户将能够使用指针、结构和静态数组，并且调用这些非安全代码不会带来任何其它的问题。 4 系统设计 与实现 系统 功能 分析 本 试题库 系统是 为大学物理课程 设计的， 针对物理试题库量多、复杂度较高、图文混合输入和编排 的特点 ， 设计 实现 的 试题库 系统 应具有操作简便 、 界面 简洁友好、 功能实用 和工作效率高等特质 。 该系统的功能需求如下： (1)试题录入 功能：能将每道试题的全部信息 (包括每道题的编号 、 试题题目、答案、章节、 难度等级 、知识点、估时 和 所属题型 等 )录入到试题库中， 同时系统可以录入包 含有图形和公式的试题 。 (2)试题 维护功能： 可以 更新题库中的 某一道 试题 信息 。 (3)试题 删除功能： 可以 删除 题库 中的 某一道 试题。 (4)组卷功能：包括 手动组卷和 自动组卷 两 种子功能。 同时包括 出功能。 (a)手动 组卷功能：根据用户 选择不同的 题目目录 ，调用 目录下 相应试题库中 的 题目并以题号列表显示，用户可从中选择 所需要的题目 并手动 加入到试卷中 ，这样就可以生成一套试卷了。 (b)自动组卷功能：根据用户输入的题型 数量 比例 、 考试用时、考试总分 、知识点 覆盖 范围、 题目层次 比例 、题目要求比例 和 各难度级别 比例 等相关参 数 ，先进行参数分析，通过后即可从试题库中按一定的组卷算法抽取试题组成一套试卷，答案亦随之生成。 (c)输出功能：可通过调用 换为 档并输出到文件夹中 ，随后可利用 行编辑排版，从而 制作出 一套 符合规定格式 的 考试 试卷 。同时， 该功能 也可以生成该套试卷 对应答案的 档。 (5)试卷管理：主要是 具有 对 已 生成的试卷进行 查看、删除 等功能。 (6)试题练习功能：用户可以根据指定的知识点内容，进行简单的大学物理 试题 练习。系统会从试题库中顺序抽取试题供用户练习。 14 系统数据分析 作为一个信息处理系统，系统必须处理的信息和系统应该产生的信息在很大程度上决定了系统的面貌，对系统有深远的影响，因此，必须分析系统的数据要求，这是需求分析的一个重要任务。下面从三个方面来介绍。 数据录入和处理的准确性 数据的准确性对于一个系统来说是非常重要的，错误的输入会导致系统输出的不正确和不可用，从而使系统的工作失去任何意义 。 而数据录入的准确性又是数据处理准确的前提 ， 特别是对于试题库系统来说，数据录入和处理的准确性更为重要 。 因为考试本身就是一项对准确度要求高的工作，如果试题录 入错误就会导致试卷中出现错题，学生无法正常的考试 。 而处理不准确，后果则更加严重，将导致该试卷不能正确衡量学生的学习状况 、 学习水平，失去了考试的意义。 数据的一致性与完整性 对于输入的数据，要为其定义完整性规则，如果不能符合完整性约束，系统应该拒绝该数据。 例如 我们在输入一道试题时，不仅要输入其题目 和答案 ，还要输入其余所有的信息 (如 难度 级别 、