现代远程教育环境下基于WEB的试题资源

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资源描述

《现代远程教育环境下基于WEB的试题资源综合使用平台的构建》课题中期汇报刘利俊一.研究工作的总体情况《现代远程教育环境下基于WEB的试题资源综合使用平台的构建》课题组自2004年9月课题实施以来,按照课题研究的要求,在明确课题组内研究人员具体分工的基础上,开展了扎实的研究工作。课题组从各类文献收集了大量现代远程教育环境下的教学、管理和科研等相关资料,了解了非远程教育学生和远程教育学生对网上试题库和考试系统的需求,研究了一些已投入使用的网上试题库系统和考试系统,初步建立了课题所需的数据库模型,为研究的顺利开展奠定了基础。针对电大的实际情况,课题组重点对我校的电大在线系统的题库管理和考试管理模块、数字期刊系统和试题库系统进行了研究。二.研究工作的主要进展对照课题组的预定目标,在以下几个方面进行了具体的研究工作:1.调研阶段(2004.9-2004.12)鉴于本课题的成果形式是论文+软件,其中软件系统的开发是整个课题的核心和基础。课题组在以下几个方面展开调研,为下阶段的研究工作作准备:1)调查学校现状i.现阶段我校的试题管理和考试管理主要还是依靠手工方式进行,采用传统纸介质为主要载体。这种方式下试题资源的可用性较差。ii.电大在线系统的试题管理和考试系统的使用情况:开放教育教师和学生很少使用,原因是试题管理烦琐,组卷困难。iii.网上的历届试卷库的使用情况:优点是方便查阅,缺点是很难利用它组建试题库,可重用性较差。2)确定技术方案目前,网络应用软件运行的模式主要有两类:客户机/服务器(C/S)模式和浏览器/服务器(B/S)模式。C/S模式是将数据库(如试题库)内容放在远程的服务器上,在客户机上安装相应软件。该结构存在灵活性差、升级困难、维护工作量大和系统安全性差等缺陷,已较难适应当前信息技术与网络技术发展的需要。相比较而言,B/S结构具有系统维护升级方便、跨平台操作、具有良好的开放性和可扩充性以及系统安全性等优点。另外,鉴于ASP/ADO技术具有嵌套灵活、脚本安全、功能可扩充、数据库访问亲善和浏览器无关等特点,课题组在讨论的技术上采用了基于B/S模式的MicrosoftASP/ADO技术的Web解决方案。用户可通过Internet/Intranet利用浏览器登录到Web服务器(IIS服务器)上,请求调用ASP文件,IIS打开该ASP页面,执行相应的脚本,执行结果产生动态生成的HTML页面(如系统的某个界面)并返回浏览器,进行应答;用户通过浏览器对HTML页面进行相应的操作请求(如进行在线随机抽题),则ASP内置组件ADO通过ODBC访问数据库服务器,对试题库进行访问查询,然后动态生成一个HTML页面将查询结果(如考试试卷)返回浏览器,供用户使用。如下图:开发环境和工具:WIN2000SERVER+SQLSERVER2000+ASP+DreamweaverMX2004。在此基础上,课题组确定了该系统的功能模块,如下图:浏览器WEB服务器(IIS+ASP+SCRIPT)ADO/ODBC数据库服务器(SQLSERVER2000)管理员学生教师Internet/IntranetHTMLhttp请求考试过程的实施结合WIN2000的域控制器相关策略进行管理。2.信息采集和系统开发(2005.1-2005.8)(一)信息采集i.用户信息采集表1角色教师学生管理员数量4017713暂未确定注:详细资料可查询student_info和emp_dept等ii.试题信息采集表2开设课程总数网上已有试卷总数开设课程中已有网上试卷的门数比例34140710029.3注:详细资料可查询course_info_t和在线试题库$等(二)系统开发i.在信息采集的基础上,初步完成数据库的设计,主要有:学生信息表、考生信息表、试题信息表、课程信试题资源综合使用平台平台管理试题库系统考试系统用户管理数据统计试题维护组卷管理考试注册试卷评分息表、人员权限表、考试日志、试卷信息表、考试成绩表等等,并完成了相关视图的设计。ii.系统主要界面系统主界面考生登录后台管理-题库管理后台管理-人员管理目前,试题类型为单选和填空,课题组正在对电大系统的试卷进行分析,增加各类题型。试卷的评分采取自动评分和教师手动评分相结合的方法:客观题自动评,主观题手动评。3.系统测试和完善(2005.9-2005.11)正在进行中4.课题结题(2005.12)准备馔写课题研究报告和论文并投稿进行公开发表,软件系统正式投入使用。三.主要学术成就及其水平暂无四.经费使用与管理学校共资助课题经费4800元,其中科研启动费1600元、科研过程经费1600元、如期结题科研经费1600元,共计4800元。目前科研启动费1600元已用完,主要用于调研、学术会议。科研过程经费和结题经费暂未使用。五.研究中存在的问题1.现有的试题资源的数字化、编码、转换是一项很费时的工作。2.如何实现非结构化数据到结构化数据的转换目前还没有很好的解决方案。3.智能组卷的算法还有待进一步探索和研究。4.系统的安全性和可靠性的保障还需不断进行完善。

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