基于方正书版云服务模式试题库设计
2015-01-02胡能发
胡能发
(韩山师范学院计算机科学与工程系,广东 潮州521041)
0 引言
随着用户的业务需求向“资源共享与工作协同”方向的发展,网格技术已成为新的研究热点,云计算技术应运而生。云网站、公共云、私有云、子云、云存储、云安全、云服务、云客服等新概念层出不穷,已广泛应用于社会生活各个方面,并形成了云计算产业、云计算市场,如云电视、云游戏等。
云计算的核心思想,是将大量用网络连接的资源统一管理和调度,构成一个资源池向用户提供按需服务。方正书版印刷系统是北大方正自主开发的专业排版软件,具有强大的文字处理功能,但它仅适用于少量专业人员使用。
另一方面,我国教育分布极不平衡,教育资源以云服务的形式运行于网络,对均衡我国教育资源有重要的现实意义。而建立一套通用试题库系统,规范各学科考评标准,对学生学习方向有重的参考价值。而到目前为止,我国还没有这样的平台。本文将探索一种云服务技术,拟建立一种适合任何复杂排版格式的试题库系统平台,解决目前我国缺少通用试题库的现状。
1 设计思想
方正书版商业印刷系统是北大方正自主开发的专业排版软件,具有强大的文字处理功能,但它仅适用于少量专业人员使用,不能自动生成试题库,也不能直接在互联网环境下运行。通过建立云网站,将具有方正书版处理能力的计算机进行有效组织,统一管理,通过方正书版云客服形式,实现远程调用书版的目的。
系统可采用两种方案:(1)云客户端模式:(2)采用云客服计算技术。
1.1 云客户端模式
云客户端模式:即在所有客户端安装方正书版系统,这种方案实现起来相对容易,但要求用户基本了解方正书版的常用操作过程,使用成本和难度较高,不便于推广。
1.2 云客服端模式
采用云客服端计算技术,仅在云客服端安装方正书版,这种方案直接将用户的要求提供给方正书版客服端,客服端通过方正书版处理后将结果回发给服务器,供用户使用。这种方案对客户端计算机没有任何要求,系统成本低,通用性强,适用于任何格式要求的试题。这种方案借鉴了电子商务中的人工云客服模式,采用云计算技术,将客服端组成云网站。但这种方案难度高,其主要难点在于云客服端如何调度,如何与方正书版及数据库有效整合。
1.3 云客户端系统调用
为了在客户端调用方正书版,必须对系统注册表进行修改,部份注册表信息如下,其中FZSTK为网页所在文件来,exam为方正书版编辑文件,tm.fbd为小样文件。
Windows Registry Editor Version 5.00
题库数据存储于基于Microsoft SQL Server 2000建立的数据库中,以二维表格形式描述实体之间的关系,其中各数据表的主要字段有编号、题目、答案、题型、难度、知识点、分数等。存储试题时,把每道题目及其属性字段存储在表格中的一条记录中,并为每道题自动编号,将其设置为主键。由于方正系统的小样文件中存在着在数据库中不可显示的字符,而且在组版时书版文件、版心说明等排版参数在一个扩展名为.pro的文件中设置,因此,题目及答案可以单独存放于数据库字段之外,而在数据库中只须存放题目文件名及答案文件名即可。这样处理的目的,一是为了将小样文件的语法错误排除在数据库之外,二是为了便于在Web应用程序中,对生成试题的.pro组版文件自动设置参数,最终得到符合用户要求的试卷及其参考答案和评分标准。
试题库系统采用B/S模式(游览器/服务器模式)建立,所有的应用程序和服务程序及数据库都存储在服务器上,系统基于Microsoft Visual Studio.NET 2003平台进行开发,客户端只须通过浏览器访问服务器主页即可。本系统中数据库的主要功能是用来存放试题及答案的小样文件,其次是对应试题的知识点、难度、使用频度等辅助信息。为了防止生成试题大样文件时出现语法错误而造成试题生成失败,因此,数据库中存储的小样文件必须符合方正系统的语法规范。为了确保数据库中小样文件的正确性,在录入数据时将进行系统的第一次扫描,如果此时小样文件有错,将提示用户重新编辑,直到错误完成消除,才完成一次数据的录入。
2 系统特点
(1)解决了方正书版作为云客服的实现方法,通过云客服,为用户提供了书版小样文件语法扫描与大样文件的生成服务,实现了第三方特殊软件对应用系统支持的新方法;
(2)建立具有方正书版功能的云网站体系结构,实现方法;
(3)实现了第三方特殊软件对数据库支持的新方法。
(4)实现了不同学科对试题特殊格式的要求。
[1]李佰珍,王昌琼.Word文档图片在方正排版前的导出与处理[J].江汉石油职工大学学报,2006,19(6):86-88.
[2]Holland JH.Adaptation in Natural and Artificial Systems[M].New York:The University of Michigan Press,1975.
[3]刘勇,康立山,陈毓屏.非数值并行算法:遗传算法[M].北京:科学出版社,1995.