本文针对传统组卷方法难以实现个性化教学需求的问题,提出了一种面向分层教学的人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)组卷优化模型。通过构建包含学生能力参数的适应度函数,实现了试卷难度分布与学生能力曲线的精准匹配...本文针对传统组卷方法难以实现个性化教学需求的问题,提出了一种面向分层教学的人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)组卷优化模型。通过构建包含学生能力参数的适应度函数,实现了试卷难度分布与学生能力曲线的精准匹配,其设计的分层聚群机制采用差异化的拥挤度阈值策略,有效提升了分组优化的针对性。该模型能够根据学生群体的能力特征自动生成最适合的分层试卷,在保持基础知识覆盖的同时,实现了对各级别学生的针对性能力提升,从而为“因材施教”的个性化教育实践提供了可行的技术解决方案。展开更多
文摘本文针对传统组卷方法难以实现个性化教学需求的问题,提出了一种面向分层教学的人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)组卷优化模型。通过构建包含学生能力参数的适应度函数,实现了试卷难度分布与学生能力曲线的精准匹配,其设计的分层聚群机制采用差异化的拥挤度阈值策略,有效提升了分组优化的针对性。该模型能够根据学生群体的能力特征自动生成最适合的分层试卷,在保持基础知识覆盖的同时,实现了对各级别学生的针对性能力提升,从而为“因材施教”的个性化教育实践提供了可行的技术解决方案。
