一种基于深度学习技术的在线考试系统的制作方法

本发明涉及在线考试，具体来说，涉及一种基于深度学习技术的在线考试系统。

背景技术：

1、考试是一种形式化的评价方式，主要用于测试和评估考生在某一门课程、知识领域或能力方面的水平。考试通过设计各种题目，测试考生对课程知识点的掌握程度和应用能力，通过考试结果可以反映考生在学习过程中的进步情况，是否达到预期目标，且考试结果可以为教师提供反馈，了解教学效果，调整教学方法，部分考试结果会对考生未来发展产生影响，如招聘用人考核。总之，考试是一种公正客观的评价方法，可以全面和直接检测考生学习水平，对教学和管理都具有重要参考价值。

2、随着信息技术进步，考试技术成熟，且年轻一代使用网络学习和在线交流更多，线上考试更符合考生习惯，且线上考试系统功能强大，可以实现考试监督管理、答题记录、自动评分等功能，提高考试效率，且线上考试无需物理场地，通过网络就可以实现大规模考试，节约成本，线上考试考生答题环境基本统一，减少因地域差异造成的不公，线上考试通过防作弊技术如监考软件等，保证考生个人信息和答题过程的安全，所以线上考试成为当前教育评价的主流形式，既保障考生权益，也提高考试效率。

3、但是现有的在线考试系统在使用时无法照顾考生个性差异，无法实现考试个性化服务，对于身体不适或有残疾的考生，无法提供更便利的考试模式，且考生可能因没有及时提醒而错过考试时间，考试资源无法充分利用，浪费时间成本。

4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于深度学习技术的在线考试系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

2、为此，本发明采用的具体技术方案如下：

3、一种基于深度学习技术的在线考试系统，该基于深度学习技术的在线考试系统包括信息采集单元、判别设计单元、考试提醒单元、考试管理单元及监考分析单元；

4、其中，信息采集单元与判别设计单元连接，判别设计单元与考试提醒单元连接，考试提醒单元与考试管理单元连接，考试管理单元与监考分析单元连接；

5、信息采集单元，用于采集考生个人资料，并对资料进行加密存储；

6、判别设计单元，用于根据考生个人资料将考生划分为正常考生与特殊考生，并设计对应的考试模式；

7、考试提醒单元，用于基于考试模式与考试计划制定不同的提醒计划向考生发送考试提醒；

8、考试管理单元，用于调用考试内容，接收考生输入并实时存储答题数据；

9、监考分析单元，用于利用深度学习技术分析监考视频，自动检测考生是否存在作弊情况。

10、进一步的，信息采集单元包括用户注册模块、数据验证模块、加密存储模块及访问控制模块；

11、用户注册模块与数据验证模块连接，数据验证模块与加密存储模块连接，加密存储模块与访问控制模块连接；

12、用户注册模块，用于考生登陆考试平台提供信息数据，信息数据包括个人信息、身体状况、学历背景及个性特征；

13、数据验证模块，用于监管后台验证考生提供的信息数据，判断数据内容的准确性与完整性；

14、加密存储模块，用于利用同态加密算法对信息数据进行加密存储；

15、访问控制模块，用于基于秘密共享算法改进存储器中单个的管理机制，设定多组管理共同限制控制访问。

16、进一步的，利用同态加密算法对信息数据进行加密存储包括：

17、监管后台根据信息数据在同态加密算法的基础上预先生成公钥与密钥，监管后台将信息数据利用密钥加密信息数据获得信息文档集合；

18、监管后台在加密域内对信息文档集合提取所有不同的关键词，构造出关键词集合，并通过公钥对关键词进行加密获得加密后的关键词集合；

19、利用公钥对信息文档集合与关键词集合进行再次加密，并上传至同态加密支持的存储器中。

20、进一步的，基于秘密共享算法改进存储器中单个的管理机制，设定多组管理共同限制控制访问包括：

21、存储器接收信息数据生成群公钥与群私钥，并将群私钥作为私密值，随机选取不同质数，进行不同质数前提下的多项式函数构造；

22、根据多项式函数结果得到群私钥碎片，并根据监考管理者数量将不同碎片分别发生至监考管理者处；

23、当不同访问者发起存储器访问时，访问者在本地生成同态加密的公钥与私钥，并将公钥发送至每个监考管理者处，私钥通过安全信道发送至存储器；

24、监考管理者选取随机数并使用各自的群私钥碎片加密随机数得到密文，并将其发送至存储器处；

25、存储器计算密文乘积得到密文块并计算密文码，存储器将密文块发送至访问者，将密文码发送至监考管理者；

26、访问者根据密文块登陆存储器，并通过监考管理者处的密文码进行验证；

27、若验证通过，则允许访问者访问查询数据，若验证不通过，则不允许访问者访问查询数据。

28、进一步的，判别设计单元包括考生分类模块、考试设计模块、考生记录模块及考试执行模块；

29、考生分类模块与考试设计模块连接，考试设计模块与考生记录模块连接，考生记录模块与考试执行模块连接；

30、考生分类模块，用于根据考生的个人信息情况，将考生划分为正常考生与特殊考生；

31、考试设计模块，用于基于遗传算法与任务参数建立不同类型的考试模式；

32、考生记录模块，用于记录和跟踪考生考试的全过程；

33、考试执行模块，用于管理和协调考试实际操作过程。

34、进一步的，根据考生的个人信息情况，将考生划分为正常考生与特殊考生包括：

35、选取信息数据中的视力听力信息数据，利用数字光学和数字音频技术将考生的视力听力信息数据分别经过量化转换为信号数据；

36、采用短时傅里叶变换对视力听力信号数据进行加窗处理；

37、提取关于视力信号数据中的视力度数对其进行概率分析，通过概率分析对视力类型进行分类得到正常视力与障碍视力两组类别；

38、利用支持向量机将听力数据映射至高维特征空间，构建最佳分类超平面进行分类得到正常听力与障碍听力两组类别。

39、进一步的，基于遗传算法与任务参数建立不同类型的考试模式包括：

40、基于任务参数与教学模式，综合考虑考试时长、考试难度与考试计划建立多机协同作业函数；

41、根据多机协同作业函数构建多变异分组遗传算法设计两段式编码，两段式编码包括正常模式编码与特殊模式编码，并设计正常模式下的考试模式；

42、针对特殊模式的编码内容分析多机协同作业函数中不同项对考生听力与视力的影响，确定视力与听力的权值系数；

43、选取限选法与权值系数进行特殊模式下考试模式的设计，并针对考试模式进行仿真模拟。

44、进一步的，多机协同作业函数的表达式为：

45、；

46、式中， f表示多机协同，、与分别表示考试时长、考试难度与考试计划的权重，表示第 i场考试应用设备的负载参数，表示第 i场考生负载上限， m表示考试的场数。

47、进一步的，考试提醒单元包括考试计划模块、提醒计划模块、提醒发送模块及提醒跟踪模块；

48、考试计划模块与提醒计划模块连接，提醒计划模块与提醒发送模块连接，提醒发送模块与提醒跟踪模块连接；

49、考试计划模块，用于存储和管理考试的各类信息，信息包括考试地点、日期、考试时长及考试科目；

50、提醒计划模块，用于根据考试计划与考生的类别制定不同的提醒计划；

51、提醒发送模块，用于在指定的时间根据提醒计划向考生发送考试提醒；

52、提醒跟踪模块，用于跟踪提醒的发送状态，确认考生是否接收到提醒。

53、进一步的，根据考试计划与考生的类别制定不同的提醒计划包括：

54、当考生登陆平台完成考试报名操作后，考试平台向考生发送消息提醒；

55、考试平台处根据考生的登陆信息识别其类属的考生类别，对于正常考生，考试平台生成链接，并设定链接内对应的选择数据；

56、正常考生点击进入链接，填写链接内的服务请求，确定提醒发送的频率、时间，根据考生选择的提醒频率与时间制定发送提醒时的内容，并在链接内选择相应的提醒方式，提醒方式包括电话提醒、闹铃提醒及短信提醒；

57、考试平台识别到特殊考生后，若为视障考生则通过语音提醒服务确定发送的频率、时间，若为听力障碍考生则通过短信提醒服务确定发送的频率、时间。

58、本发明的有益效果为：

59、1、本发明提出了一种在线考试系统，首先通过信息采集单元采集考生个人资料，为后续划分考生类型和设计考试模式提供基础数据，并设计判别设计单元根据考生类型设计个性化考试模式，实现考试个性化，同时通过考试提醒单元基于考试模式发送差异化提醒，进而便于提醒考生考试时间，且设置考试管理单元实时存储答题数据，为监考分析提供原始数据支持，最终利用监考分析单元检测作弊，提高考试公信力，整体实现了考生分类识别、个性化服务、自动监考等功能，提高考试效率，具有很好的系统整体效果。

60、2、本发明采用同态加密和秘密共享算法，对信息数据进行安全存储和访问控制，实现考生数据在存储过程中的强加密，提高数据安全性，同时使用秘密共享算法设计多组管理机制，实现存储访问的分布式控制，防止单点权限滥用，提高系统安全性，将群私钥分片分发给多个管理者持有，需要多方参与才能完成验证，大大增加恢复整个私钥的难度，更加防范密钥泄露，数据访问需要多方参与，提升了系统的安全性和可靠性。

61、3、本发明将视力听力信息通过数字技术量化，提取特征进行概率分析和支持向量机分类，实现了考生视听能力的自动分类，正常考生和不同类型的特殊考生，为后续个性化考试模式设计提供依据，同时建立多机协同作业函数，同时基于遗传算法设计两段式编码，分别针对正常考生和特殊考生设计考试模式，实现个性化服务，有利于构建智能个性化在线考试系统，提高考试服务水平。