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交通法規考試題范文第1篇

摘 要 中小學生是容易發生交通安全問題的弱勢群體。如何有效培養和提升中小學生安全意識，防范安全事故發生，是當前政府部門和教育部門亟待解決的首要問題。駕駛員培訓系統的出現為安全教育提供了一個良好的教育平臺。

關鍵詞 初中生；駕駛員培訓系統；安全教育

中圖分類號：G637 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2016）11-0040-02

1 前言

安全教育工作是學校教育工作的基礎，也是學校管理工作的重點。特別是當前中小學生因交通問題而頻繁出現傷亡事故，對中小學生進行安全教育迫在眉睫。然而，傳統的道路交通安全教育大都采用圖文說教的教育方式，這樣無法使學生直觀地感受交通事故的嚴重性，所以教學效果不是非常理想。而如果可以借助駕駛員培訓系統，則可以幫助學生形成立體視覺的沖擊體驗，提高安全教育的效果，不斷提升初中學生的安全意識。

2 利用駕駛員培訓系統進行安全教育的方案設計

在當前的道路交通等安全教育的過程中，教育人員大都是采用示例圖片加口述的教育方式，告訴學生交通安全如何重要，以及在平時的生活中要如何注意交通安全等。這種被動的聽課方式對成年人不失為一種有效方法，但對中小學生而言則是不合適的。駕駛員培訓系統則是為了培訓駕駛員而創設的一個系統，其中不僅有豐富的學車視頻、模擬考試、學車動畫，還有模擬實際行車體驗的仿真考試等，可以為學生模擬行車過程中的虛擬環境，使他們體驗虛擬危險，減少他們在真實環境中遇到的各種風險。

教師可以先引導學生借助駕駛員培訓系統來了解安全駕駛、駕駛技能以及交通法規等方面的知識，接著可以引導學生借助駕駛員培訓系統來體驗道路駕駛，開展應急處理能力訓練等，然后可以引導學生體驗虛擬的安全事故，講解一些真實的事故案例，使學生對有關的道路安全知識有更為深刻地了解和認識。簡言之，整個教育過程可以分成“知識、體驗”這兩大功能順序來幫助學生更好地了解和掌握必要的交通安全知識[1]。

3 利用駕駛員培訓系統進行安全教育的知識普及

現有駕駛員培訓系統中，涵蓋了豐富的教育內容，而模擬考試中的數千道模擬考試題則可以幫助學生模擬演練，不斷強化學生的交通安全規則意識。這種培訓系統的教育方式，使學生可以積極自主地去學習有關的交通安全法規，并且不再受時間和位置的限制，只要有網絡和智能終端設備，學生就可以方便地學習有關的交通道路知識。教師要充分發揮指導作用，引導學生有目的、有計劃地學習有關的交通安全法規。

此外，還可以借助Flash、三維動畫、文字、聲音以及圖片等綜合多媒體形式來將道路交通安全知識、交通法規解釋以及基本駕駛技能知識等內容完整地呈現給學生，幫助學生通過反復地學習和記憶，掌握基本的交通法規知識；交通教育者可以應用我國人民交通出版社所出版的《安全駕駛從這里開始》以及公安部或者交警單位的安全教育素材，進一步豐富學生的安全知識，使他們在思想層面上對于交通安全有充分的了解和認識，自覺遵守法規，規避安全風險。

在借助駕駛員培訓系統來開展安全教育的過程中，教育人員必須要切實結合學生的實際生活情況來將那些最基本、最重要的安全交通知識傳授給學生，從而幫助學生在平時的上學、放學或者節假日出行的時候。例如：在平時學生上下學的過程中，一般也是交通最為繁忙的時刻，此時的車流量非常多，相應的安全問題比較突出，所以要教育學生必須切實注意安全，遵守交通法規；在道路上行走的過程中，學生要嚴格在人行道上行走，如果道路上沒有設置人行道，就需要靠路邊行走；在學生集體外出活動的時候，教師要組織好學生出行，確保他們有秩序地去排隊行走，并且不可隨意嬉戲、打鬧、追逐，尤其是要使他們時刻注意周圍的情況，更不可邊走路邊看書或者玩手機；在沒有設置交通指揮的道路路段上，教師要引導學生學會避讓機動車輛，不可爭道強行，而在遇到大雨、大霧等惡劣天氣的時候，我們要最好穿著色彩比較艷麗的衣服，以避免因視覺因素而對學生的人身安全造成不利影響。

4 利用駕駛員培訓系統進行安全教育的實踐體驗

除了基本安全知識的實時學習外，借助駕駛員培訓系統，學生可以真實體驗行車環境，借助道路交通環境和車輛運行狀態來模擬虛擬的交通事故，系統可以根據學生所選取的操作參數、路況信息和車輛運行情況來自動觸發交通事故環境，比如在山區道路下坡進入到彎道的過程中，如果前方存在視線死角，那么很可能因前方存在車輛而發生兩車相撞的問題，同時可以借助系統的回放功能來使學生更好地體驗交通事故，從而使學生可以充分意識到安全行車的重要性。此外，由于當前社會中的機動車輛數量不斷增加，相應的安全事故問題也頻繁發生，這些交通安全事故給許多家庭造成了危害，安全教育者可以借助系統展現生活中這些真實的交通事故案例，借助這些安全事故圖片或者視頻，幫助學生進一步意識到交通安全的重要性。

現實生活中，初中生的活躍性實際上也是增加安全風險問題的誘因，特別是在學生騎自行車出行的過程中，相應的不安全因素也比步行有所增加。所以應提醒學生需要注意以下出行注意事項：要定期對自行車的狀況進行檢修，確保車況的完整性，尤其是要確保自行車車鈴和車閘的靈敏性；要在非機動車道上靠右騎行，不可逆行；在轉彎的過程中不可搶行，需要提前減速，并注意來往的行人，嚴格遵守交通紅綠燈；要告誡學生不可當前為了展現自己的騎車車技而置安全于不顧，不可多人共騎一輛車或者雙手撒把，以確保騎行安全；不可邊聽音樂邊騎行，否則很可能因聽不到其他車輛的鳴笛聲而造成安全事故，全面確保學生出行的安全，避免或減少安全事故的發生。

5 結語

總之，通過在安全教育的過程中合理引入駕駛員培訓系統，不僅可以豐富學生的安全交通知識，也可以使他們切實體驗到交通事故的危險性，增強學生的安全意識。在初中生進行安全教育的過程中，必須要結合學生的實際情況，社會和學校要同時加強初中學生安全知識教育，增強風險意識，形成良好的交通安全氛圍，最大限度地減少安全事故的出現。

交通法規考試題范文第2篇

關鍵詞：遺傳算法，網絡考試系統，網上考試

      21世紀最寶貴的資源是人才，發現人才最有效的方法是選拔考核。隨著社會文明程度的不斷提高，人們對選拔考核的效率以及其公平、公正的要求日益提高，改革傳統的選拔考核方法成為當前社會廣泛關注的問題。現階段選拔人才的主要方法是考試，而傳統的考試方法，從試卷生成、印刷到實施考試，往往需要持續很長時間，花費大量人力、物力，是一項規模龐大而效率低下的工作。由于傳統的考試采用人工出卷和閱卷，考試結果難免不會收到出卷和閱卷人員主觀因素的干擾，給考試的公平、公正性和嚴肅性帶來負面影響。隨著信息技術的不斷發展，網絡平臺的日趨完善，應用網絡考試系統進行網上考試成為大家廣泛推崇的一種考核方法。相關機構投巨資建立了一系列網上考試平臺，如交警部門的駕駛員公路交通法規考試系統、教育部建立的國家計算機等級考試系統、勞動保障部門建立的辦公自動化考試系統、人事部門建立的職稱計算機考試系統以及被銀行、保險公司委托進行從業人員資格認證考試的ATA網上考試系統等。

     雖然網上考試較之傳統的書面考試有了很大的進步，但依然存在很多弊端，仍有大量可被人利用的漏洞。在這些漏洞中，對考核結果干擾最大的莫過于網絡考試系統組卷方法的落后。網絡考試系統主要由兩部分構成，一部分是運行于服務器端的題庫和組卷、閱卷程序，另一部分是運行于考生客戶端的瀏覽答題程序。進行網絡考試時，考生登錄并請求考試后，先在服務器端運行組卷程序，完成從題庫里抽取試題生成試卷的工作，再將試卷傳至考生客戶端由考生作答后將答案回傳至服務器進行閱卷，最后將考試結果通知考生。在整個考試過程中最核心的環節就是從題庫中抽題組卷。理想的抽題組卷結果應該是為同一場次的每個考生都從題庫中抽取難度相同但內容各異的同等題量的題目組成試卷，這樣既考查了考生的學識、能力，又避免了考生間的相互窺視，竊取答案。然而由于當前主流網絡考試系統中普遍存在抽題組卷方法落后、效率低下的問題，導致不能為同一場次的每個考生均抽取不同的試題，甚至不能保證不同場次的考題不同，這就使得場次越靠后的考生越容易事先得知考題，極大的影響了考試的公平、公正。更有甚者，由于抽題組卷效率低下，無法保證現場抽取試題組織試卷，很多網絡考試系統采用了事先組卷的方法，即考試前先生成若干套試卷，考試時隨機抽取一套試卷進行考試，這就使得考試題目更加容易估計，猜題命中率大幅提高，從而使考試結果的說服力大大降低。要從根本上消除當前網絡考試系統中存在的這些弊端，就必須選擇一種隨機性更好、更具效率的抽題組卷方法。遺傳算法恰恰具備選擇隨機性好、效率高的特點，可以擔當網絡考試系統現場抽題組卷的大任。

     遺傳算法作為一種全局優化搜索算法能模擬自然法則從群體中選擇出最適應環境的個體，從而得到最優解。遺傳算法把要解決的問題的解解釋成“染色體”，在算法中以二進制編碼的形式加以體現。在遺傳算法執行之前，先要給出一群“染色體”，然后再把這些“染色體”置于解域中的問題環境中，并按適者生存的自然法則，選擇出比較適應環境的“染色體”進行復制，再通過交叉，變異產生更加適應問題環境的新一代“染色體”。如此不斷的進行進化，最終所有“染色體”會收斂到最適應問題環境的一個“染色體”上，這就是問題的最優解。我們設長度為L的n個二進制串ai(i＝1，2，…，n)組成初始解群。把在每個二進制串中的每個二進制位看作這個染色體的遺傳基因。根據進化法則，對群體執行的操作有三種，即選擇、交叉和變異。選擇是從解群中選出較適應問題環境的個體，這些選中的個體將被用于繁殖下一代個體。交叉是在選中用于繁殖下一代的個體中，對兩個不同個體的遺傳基因進行交換，從而產生新的個體。變異是在選中的個體中，對個體的部分遺傳基因進行異向轉化。當個體的適應度達到給定值，或者個體的適應度和群體適應度均不再上升時，算法的迭代過程收斂、算法結束。

應用遺傳算法進行抽題組卷時，系統設計者先要對題庫中題目的屬性進行篩選，過濾掉跟抽題組卷無關的屬性，采用的試題屬性定義如下： 題目編號，題庫中考試題目的唯一標識；題型編號，各種題目類型的代號；試題分值，題目分值；難度系數，難度系數=1- 平均分/該題滿分；知識點，表示該題目屬于學科的哪個知識點；估時，完成該題目所需的估計時間；層次，該題目的教學要求：了解、理解、掌握和綜合。我們在解域中用一個矩陣Sg描述抽取試題的目標及約束關系，它滿足以下約束條件： 卷面總分 ，卷面難度 ，T（整卷時間），Q（知識點數量約束），R（某一題型數量約束），D（區分度）。從Sg矩陣我們可以看出抽題組卷問題是一個有多重約束的目標求解問題，而且目標狀態不是唯一的。Sg中的每一行都是一個分目標，我們將Sg的第i個分目標記為Sg(i)。我們發現上述約束條件的內在關系為：由整卷難度期望值求不同難度系數的小題的選取數量；由卷面總分值確定抽取的各題型不同難度的題目的分值。上述準備工作完成后可以進行具體的算法設計。經過前面的分析，遺傳算法可以被定義為一個8元組，即SGA=(C，E，P，M，選擇算子，交叉算子 ，變異算子 ，遺傳終止條件 ) 其中C為個體的編碼；E為個體適應度評價函數；P為初始群體；M為群體規模。 進化選擇機制是遺傳算法處理多目標優化問題的關鍵。

1.染色體編碼

染色體編碼是遺傳算法的基礎。遺傳算法不直接討論研究對象，而是通過某種編碼機制把研究對象統一編碼，完成問題域到遺傳算法解域的映射。我們經過大量實驗分析，最后確定采用分段實數編碼機制，將題目編號作為遺傳基因直接構成染色體，而染色體的長度由題目的數量決定。假設要求抽取的選擇題數量為20，而題庫中選擇題數量為2000，每個題目編號為4位整數，每位整數由 4位二進制數表示，則染色體的長度為320（4*4*20）位二進制數。由于染色體長度較短，為了保證種群的個體多樣性，就要擴大種群規模，同時不能再完全套用Holland的遺傳理論，要重新設計遺傳算子。

2.適應度函數

遺傳算法采用適應度函數來描述個體的優劣程度，適應度函數就是目標函數。根據適應度對個體進行比較，按一定策略進行個體的選擇。適應度函數為F(xi)= μ(ri), 其中ri為個體xi按照滿足條件的個數進行排序的序號，滿足的條件越多，序號越靠前，最好的個體序號為1，次最好的序號為2，依次類推。我們采用的指數比例變換取μ(ri)=exp(-βri)只能在一定程度上提高相近遺傳基因之間的競爭。我們將題庫中的題目的染色體排序：將染色體按其適應度大小進行排列，根據染色體的位置指定選擇概率。設Pk為種群中排在第k位的染色體的選擇概率。令Pk為g(1-g)k-1。則g越大，被選擇的概率越大。若取g值為0.99，則最優個體適應度為1。

3.遺傳算子

重新設計的遺傳算子包括交叉和變異。交叉是指當染色體的選取過程中產生無效解時，如某種題型中的某題的題目編號超出該題型的題目編號取值范圍，強制重新進行交叉運算或直接淘汰掉所選題目。變異是指以較小的變異率Pm選擇染色體，隨機刪除某個遺傳基因位，再隨機產生一個基因集合中沒有的遺傳基因(題目編號)，在題型題號取值范圍內插入到該位。

4.迭代終止條件

假設新選個體的適應度F≤f(t) -ε,其中F為期望的個體適應度，ε為期望的誤差。如果種群p(t)中不存在該個體，則把該個體添加到種群中，如果種群的規模達到指定大小，則終止進化過程。

5.局部修正