Abstract-Web-baserad testning har blivit en allestädes närvarande självbedömningsmetod för online-inlärning. En användbar funktion som saknas i dagens webbaserade testsystem är tillförlitlig förmåga att uppfylla olika bedömningskrav för studenter baserat på en storskalig frågeuppsättning. En lovande metod för att stödja storskaliga webbaserade tester är statisk testgenerering (STG), som genererar ett testpapper automatiskt enligt användarspecifikation baserad på flera bedömningskriterier. Och det genererade testpapperet kan sedan provas över webben av användarna för bedömningsändamål. Att skapa högkvalitativa testpapper med flermålsbegränsningar är en utmanande uppgift. Det är en 0-1 heltal linjär programmering (ILP) som inte bara NP-hård utan också måste lösas effektivt. Nuvarande populära optimeringsprogram och heuristiska intelligenta tekniker är ineffektiva för STG, eftersom de i allmänhet inte har någon garanti för högkvalitativa lösningar för att lösa den storskaliga 0-1 ILP av STG. I detta syfte föreslår vi en effektiv ILP-strategi för STG, kallad gren-och-skärning för statisk testgenerering (BAC-STG). Vår experimentella studie av olika datamängder och en användarutvärdering av genererad testpapperskvalitet har visat att BAC-STG-metoden är mer effektiv och effektiv än de nuvarande STG-teknikerna.
Ett heltal linjär programmering metod för statisk testgenerering införs i REF.
Large-Scale Multiobjective Static Test Generation for Web-Based Testing with Integer Programming
{'venue': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'journal': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}