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基于云计算的高校试题库管理系统的研究与实现

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第1章 绪论

1.1选题的背景与意义

1.2 课题的国内外研究现状

1.3研究内容与论文结构

1.4本章小结

第2章 课题相关技术研究

2.1云计算简介

2.2 Hadoop平台研究

2.3本章小结

第3章 系统的需求分析及架构设计

3.1系统的设计要求

3.2功能需求分析

3.3非功能需求分析

3.4系统架构设计

3.5本章小结

第4章 算法研究及系统的实现

4.1系统功能的实现

4.2关键模块算法研究

4.3本章小结

第5章 系统的测试

5.1测试概念与原则

5.2系统的测试

5.3本章小结

第6章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

6.3结束语

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果

致谢

作者简介

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摘要

随着素质教育理念的不断提升,高等院校教育教学改革进入到深化和细化阶段,高等院校的教育也随之发生了变化。传统的试题库管理系统,在试题数据管理上存在着过度集中、负荷压力过大,硬件资源分配不合理及浪费等问题。组卷管理也主要依托算法来完成,由于参数过多,传统的计算机架构难以承载大数据量的运算规模,导致组卷时间过长、组卷失败等现象。
  云计算是综合多项计算机技术、基于互联网发展起来的先进计算模型和状态。依靠云计算强大的计算能力,可使众多终端用户不必担心所使用的计算技术和接入的方式,就可以在网络上通过云提供的服务进行各种有效的应用。云计算技术的出现无疑为试题数据管理及组卷管理中问题的解决提供了一种崭新的、较为理想的方法。基于Hadoop架构加以MapReduce计算模型的云计算平台提供了解决方案。MapReduce是面向对象的基于Java的编程语言,本文通过分析Hadoop计算平台的优点并对 MapReduce计算模型进行了分析,利用高校现有的软硬件资源构建了基于Hadoop分布式计算平台,利用MapReduce计算模型对组卷算法进行分布式计算,实现了基于云计算的高校试题库管理系统。
  首先,本文针对试题库建设中试题的属性做了充分的发掘和研究,给出了试题库建设中试题的基本属性和外增属性,这对进一步实现云计算在算法和层次上的应用给出了必要的前提。其次,本文对云计算框架的常用技术进行了研究与分析,给出了Hadoop框架的层次结构,同时分析了MapReduce编程模式的具体编程细节并给出了基于MapReduce的试题检索算法。然后,给出了系统的UML模型,对系统进行了实现。最后,对系统进行了功能上的测试,给出了分析的结果。通过对结果的分析,本文对系统的实现进行了经验总结,对系统未能实现的功能进行了展望。
  实际运行表明基于云计算技术的试题库系统能够实现用户的基本需求,基本上满足了系统的需求分析的要求,对于高等院校在试题库建设和考试领域的技术研究有一定的经验参考,同时系统可以为高等院校的教学改革提供技术支持。

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