Dergiler / Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji / 2017 / Cilt: 5 - Sayı: 4
Genetik Algoritma ile Akıllı Test Sayfası Oluşturma
- Sayfa
- 27–34
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada, bir soru bankası içerisinden istenen ölçütlere bağlı olarak akıllı test sayfası oluşturma probleminin genetik algoritma ile çözümü sunulmuştur. Akıllı test sayfası oluşturma, soru bankasındaki her bir sorunun pek çok özniteliğe sahip olmasına bağlı olarak çok parametreli bir optimizasyon problemi olarak ele alınmaktadır. Genetik algoritma optimizasyon problemlerinin çözümünde sıkça kullanılan paralel arama özelliğine sahip sezgisel arama algoritmasıdır. Çalışmada standart genetik algoritmanın çaprazlama ve mutasyon operatörlerinde yapılan değişiklikler ile genetik algoritmanın performansının artması ve istenen kalitede test sayfalarının oluşturulması sağlanmıştır. Deneysel sonuçlar, iyileştirilmiş genetik algoritmanın aynı koşullardaki standart genetik algoritma ile karşılaştırıldığında daha etkili olduğunu göstermektedir. Yapılan çalışmada, kullanıcıların genetik algoritma ve test sayfası için istediği ölçütleri belirleyebildiği ve algoritmayı çalıştırabildiği web tabanlı bir kullanıcı arayüzü uygulaması geliştirilmiştir.
Abstract
In this study, the solution of the problem of generating an intelligent test paper with a genetic algorithm is presented depending on the required criteria in a question bank. Generating the intelligent test paper is considered as a multi-parameter optimization problem, depending on whether each question in the question bank has many attributes. A genetic algorithm is a heuristic search algorithm with parallel search feature which is often used to solve optimization problems. In the study, the changes in the crossover and mutation operators of the standard genetic algorithm increased the performance of the genetic algorithm and created the test papers in the required quality. Experimental results show that the improved genetic algorithm is more effective when compared to the standard genetic algorithm in the same conditions. In the study, a web-based user interface application was developed in which users can set the criteria for genetic algorithm and test paper and can run the algorithm