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智能组卷系统

创建于 2025 年 4 月 19 日

标签
  • Java 8
  • Spring Boot 2.5.15
  • RuoYi 3.8.9
  • Easy-Query 2.5.17
  • MyBatis-Plus
  • MySQL
  • Redis
  • Druid
  • Swagger 3
  • Apache POI
  • Vue 2
  • Element UI

项目介绍

智能组卷系统是一个面向考试命题场景的自动化组卷平台，基于若依 RuoYi-Vue 3.8.9（Spring Boot 版）二次开发。项目围绕”题库 → 规则 → 算法 → 试卷”这条主线展开：题库侧支持题型与树形知识点的双维维护，题目可携带内容、JSON 选项、答案、解析、分值、难度系数与累计使用次数，并支持 Excel 模板批量导入；试卷侧可配置总分、及格分、难度系数（0-1）、考试时长与组卷算法模型，再以”组卷规则”（题型 × 题目数量 × 每题分值）和”知识点分布”（各知识点占比）为约束条件，一键生成整卷试题并落库。

业务代码集中在 ruoyi-admin 模块的 com.ruoyi.app 包下，包含 algorithm（遗传算法）、controller（试卷/题目/知识点/题型四组 REST 接口）与 domain（七张业务表实体）三个子包。数据库脚本 20250419-zujuan.sql 在若依系统表之外定义了 exam_knowledge_point（树形知识点）、exam_paper、exam_paper_rule（组卷规则）、exam_paper_knowledge_point（知识点占比）、exam_question（题目）、exam_paper_question（试卷题目关联）、exam_paper_version（试卷版本）七张业务表，其中题库预置了 318 道人工智能课程题目，覆盖单选、多选、判断、填空、应用等题型。

项目架构

后端为若依经典的 Maven 多模块工程（ruoyi-admin / ruoyi-framework / ruoyi-system / ruoyi-quartz / ruoyi-generator / ruoyi-common），基于 Java 8 + Spring Boot 2.5.15。持久层是一个值得注意的组合：在 MyBatis-Plus 3.5.4 与 PageHelper 分页插件的基础上，项目引入了 Easy-Query 2.5.17（sql-api-proxy / sql-processor / sql-springboot-starter），通过 @EntityProxy 注解生成强类型代理，Controller 里直接用 easyEntityQuery.queryable(...).where(x -> x.typeId().eq(...)) 的 Lambda 式链式 API 完成查询、分页、连表与写操作，配以 application.yml 中的 easy-query 配置（MySQL、下划线命名转换）。数据库为 MySQL（Druid 1.2.23 连接池），Redis 承担若依的缓存与会话能力，接口文档使用 Swagger 3（springfox），Excel 导入导出基于 Apache POI。

组卷引擎位于 com.ruoyi.app.algorithm 包，采用模板方法模式：抽象基类 GeneticAlgorithm 固化了 generatePaper 的进化主流程（初始化种群 → 计算适应度 → 记录最优解 → 轮盘赌选择 → 单点交叉 → 变异 → 精英保留 → 迭代），把”初始化种群”与”计算适应度”留给子类实现；GeneticAlgorithmFactory 按试卷的 model 字段（knowledge / difficulty）创建 KnowledgeBasedGeneticAlgorithm 或 DifficultyBasedGeneticAlgorithm；GeneticAlgorithmConfig 通过 @ConfigurationProperties(prefix = "exam.genetic") 暴露种群大小（默认 50）、最大迭代次数（100）、交叉率（0.8）、变异率（0.1）与精英保留比例（0.1）。前端基于 Vue 2.6.12 + Element UI 2.15.14 + vue-cli，在若依 web 工程上新增 src/views/app 目录（paper / question / knowledgePoint / questionType 四个页面），并配套 src/api/app/*.js 接口封装。

核心功能

  • 题库管理：ExamQuestionController 提供题目 CRUD，支持按题型、知识点、分值区间（minScore / maxScore）、难度系数多条件筛选与 Excel 导出；/app/question/importData 通过 ExcelUtil<ExamQuestionImportReqVo> 解析上传模板，按”知识点名称 → 知识点 ID、题型编码 → 题型 ID”自动匹配，逐条校验并汇总成功/失败明细，选项按 A-F 拼接为 JSON 存储。前端题目页左侧为知识点树（splitpanes 分栏 + el-tree），右侧表格展示题目内容（v-html 渲染）、选项、答案、分值，难度用 el-rate 星级展示。
  • 试卷与组卷规则配置：ExamPaperController 支持试卷 CRUD 与 Excel 导出，新增/编辑弹窗中可填写总分、及格分、难度系数（滑块）、考试时长与算法模型（knowledge 基于知识点 / difficulty 基于难度系数）；“组卷规则”区以行内表格配置每条规则的题型、题目数量与每题分值，前端实时计算题型小计（questionCount * score）；“知识点分布”区通过 vue-treeselect 树形选择知识点并填写占比，validatePercentage 实时校验占比总和必须为 100%，不满足时提交被拦截并弹出警告。
  • 智能组卷生成：POST /app/paper/generate 读取试卷及其规则、知识点占比后组卷，流程为：按题型逐条规则取题（优先满足知识点占比配额，配额不足再用同题型题目补齐）、把”规则分”写入题目并保存到 exam_paper_question 关联表、对选中题目 useCount + 1（记录使用频次）、最后按实际选题分值重算并更新试卷总分。前端试卷列表的”生成”按钮触发该接口，“查看结果”调用 /app/paper/look 联表（ExamPaperQuestion leftJoin ExamQuestion）返回整卷试题与分值。
  • 遗传算法引擎：GeneticAlgorithm 抽象基类按”初始化种群 → 适应度评估 → 轮盘赌选择 → 单点交叉 → 变异 → 精英保留”完成进化；KnowledgeBasedGeneticAlgorithm 按知识点占比分配各知识点题目配额（allocateQuestionsByKnowledgePoint），适应度以知识点覆盖度（0.3）、题型分布（0.3）、总分偏差（0.2）、难度偏差（0.2）加权相乘；DifficultyBasedGeneticAlgorithm 按目标难度把题目分配到简单/中等/困难三档（allocateQuestionsByDifficulty），适应度以难度分布（0.4）、题型分布（0.3）、总分（0.2）、知识点覆盖（0.1）加权，变异操作按概率用”同题型同维度”的替代题替换个体中的随机题目。
  • 知识点与题型管理：ExamKnowledgePointController 的 /app/point/tree 基于 parent_id 递归构建知识点树（复用若依部门树的构建思路），供题库筛选与试卷配置的树形选择器使用；ExamQuestionTypeController 提供题型 CRUD 与 listForSelect 下拉接口，题型表以 type_code 唯一键约束，承载单选、多选、判断、填空、应用等编码化题型。

设计亮点

  • “规则 + 占比”双约束的可解释组卷：与传统黑盒随机抽题不同，本系统把命题经验显式建模为”每类题型几道题、每题几分、每个知识点占多少百分比”的结构化规则，生成结果可解释、可复现，教师调整占比即可精确控制试卷的知识覆盖面。
  • 遗传算法作为可切换的组卷模型：算法层把”进化流程”与”约束建模”解耦，两种模型分别以知识点覆盖度和难度系数为核心目标，适应度采用多因子加权相乘（缺项会整体压低得分），配合轮盘赌选择、单点交叉、变异与精英保留，为后续接入真实题库并做多目标寻优预留了完整框架；种群、迭代、交叉/变异率等参数通过 exam.genetic 配置项外部化，无需改码即可调参。
  • 生成即落库的完整闭环：组卷不是”看一眼”的临时结果，而是直接写入 exam_paper_question 关联表、更新题目使用次数并重算试卷总分，形成”题库 → 试卷 → 成绩统计”可追溯的数据链路，use_count 字段同时为题目复用率分析提供了数据基础。
  • 占比校验前置到表单层：前端在录入阶段即实时计算知识点占比总和并以警告条提示必须为 100%，提交时再次拦截，把非法组卷规则挡在接口之外，配合后端按配额取题（配额不足自动用同题型题目补齐）的兜底策略，保证任何规则组合都能产出一份可用试卷。
  • Easy-Query 强类型 ORM 的工程实践：业务接口全部采用 Easy-Query 的代理式 Lambda 查询（如 leftJoin 联表查试卷试题、insertable 批量落库），编译期即可发现字段拼写错误，代码中几乎看不到手写 SQL 与 XML Mapper，是若依体系下轻量替换/增强 MyBatis 写法的可参考范例。

功能截图

暂无运行截图。

快速上手

项目由后端 20250419-组卷系统api（Maven 多模块，若依 3.8.9）与前端 20250419-组卷系统web（Vue CLI）两个工程组成。后端先用 MySQL 执行 20250419-zujuan.sql（含若依系统表、业务表与 318 道示例题目），再在 application-druid.yml 中配置数据源、application.yml 中确认 Redis 与端口（默认 8087），启动 ruoyi-admin 模块的 RuoYiApplication 即可，接口文档通过 Swagger 3 访问。前端 npm install 后 npm run dev 启动，按若依约定代理 /dev-api 到后端。登录后以管理员账号为 app 模块分配菜单与权限（接口均带 @PreAuthorize("@ss.hasPermi('app:xxx:xxx')") 与前端 v-hasPermi 双重校验），即可进入”知识点管理 → 题型管理 → 题目管理（支持 Excel 导入题库）→ 试卷管理（配置规则与知识点占比后点击”生成”）“完成一次从建库到出卷的完整流程。整体而言，这是一个结构清晰、命题模型贴近教师习惯、且预留了进化算法升级空间的组卷系统。