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交通法規(guī)考試題范文第1篇

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

關(guān)鍵詞 初中生；駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)；安全教育

中圖分類號：G637 文獻標(biāo)識碼：B

文章編號：1671-489X（2016）11-0040-02

1 前言

安全教育工作是學(xué)校教育工作的基礎(chǔ)，也是學(xué)校管理工作的重點。特別是當(dāng)前中小學(xué)生因交通問題而頻繁出現(xiàn)傷亡事故，對中小學(xué)生進行安全教育迫在眉睫。然而，傳統(tǒng)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(xué)生直觀地感受交通事故的嚴(yán)重性，所以教學(xué)效果不是非常理想。而如果可以借助駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)，則可以幫助學(xué)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(xué)生的安全意識。

2 利用駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)進行安全教育的方案設(shè)計

在當(dāng)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(xué)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(xué)生而言則是不合適的。駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)則是為了培訓(xùn)駕駛員而創(chuàng)設(shè)的一個系統(tǒng)，其中不僅有豐富的學(xué)車視頻、模擬考試、學(xué)車動畫，還有模擬實際行車體驗的仿真考試等，可以為學(xué)生模擬行車過程中的虛擬環(huán)境，使他們體驗虛擬危險，減少他們在真實環(huán)境中遇到的各種風(fēng)險。

教師可以先引導(dǎo)學(xué)生借助駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)來了解安全駕駛、駕駛技能以及交通法規(guī)等方面的知識，接著可以引導(dǎo)學(xué)生借助駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)來體驗道路駕駛，開展應(yīng)急處理能力訓(xùn)練等，然后可以引導(dǎo)學(xué)生體驗虛擬的安全事故，講解一些真實的事故案例，使學(xué)生對有關(guān)的道路安全知識有更為深刻地了解和認(rèn)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(xué)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(xùn)系統(tǒng)進行安全教育的知識普及

現(xiàn)有駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)中，涵蓋了豐富的教育內(nèi)容，而模擬考試中的數(shù)千道模擬考試題則可以幫助學(xué)生模擬演練，不斷強化學(xué)生的交通安全規(guī)則意識。這種培訓(xùn)系統(tǒng)的教育方式，使學(xué)生可以積極自主地去學(xué)習(xí)有關(guān)的交通安全法規(guī)，并且不再受時間和位置的限制，只要有網(wǎng)絡(luò)和智能終端設(shè)備，學(xué)生就可以方便地學(xué)習(xí)有關(guān)的交通道路知識。教師要充分發(fā)揮指導(dǎo)作用，引導(dǎo)學(xué)生有目的、有計劃地學(xué)習(xí)有關(guān)的交通安全法規(guī)。

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(guī)解釋以及基本駕駛技能知識等內(nèi)容完整地呈現(xiàn)給學(xué)生，幫助學(xué)生通過反復(fù)地學(xué)習(xí)和記憶，掌握基本的交通法規(guī)知識；交通教育者可以應(yīng)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(xué)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(rèn)識，自覺遵守法規(guī)，規(guī)避安全風(fēng)險。

在借助駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)來開展安全教育的過程中，教育人員必須要切實結(jié)合學(xué)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(xué)生，從而幫助學(xué)生在平時的上學(xué)、放學(xué)或者節(jié)假日出行的時候。例如：在平時學(xué)生上下學(xué)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(yīng)的安全問題比較突出，所以要教育學(xué)生必須切實注意安全，遵守交通法規(guī)；在道路上行走的過程中，學(xué)生要嚴(yán)格在人行道上行走，如果道路上沒有設(shè)置人行道，就需要靠路邊行走；在學(xué)生集體外出活動的時候，教師要組織好學(xué)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(shè)置交通指揮的道路路段上，教師要引導(dǎo)學(xué)生學(xué)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(xué)生的人身安全造成不利影響。

4 利用駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)進行安全教育的實踐體驗

除了基本安全知識的實時學(xué)習(xí)外，借助駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)，學(xué)生可以真實體驗行車環(huán)境，借助道路交通環(huán)境和車輛運行狀態(tài)來模擬虛擬的交通事故，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生所選取的操作參數(shù)、路況信息和車輛運行情況來自動觸發(fā)交通事故環(huán)境，比如在山區(qū)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(fā)生兩車相撞的問題，同時可以借助系統(tǒng)的回放功能來使學(xué)生更好地體驗交通事故，從而使學(xué)生可以充分意識到安全行車的重要性。此外，由于當(dāng)前社會中的機動車輛數(shù)量不斷增加，相應(yīng)的安全事故問題也頻繁發(fā)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(tǒng)展現(xiàn)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(xué)生進一步意識到交通安全的重要性。

現(xiàn)實生活中，初中生的活躍性實際上也是增加安全風(fēng)險問題的誘因，特別是在學(xué)生騎自行車出行的過程中，相應(yīng)的不安全因素也比步行有所增加。所以應(yīng)提醒學(xué)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(zhuǎn)彎的過程中不可搶行，需要提前減速，并注意來往的行人，嚴(yán)格遵守交通紅綠燈；要告誡學(xué)生不可當(dāng)前為了展現(xiàn)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(xué)生出行的安全，避免或減少安全事故的發(fā)生。

5 結(jié)語

總之，通過在安全教育的過程中合理引入駕駛員培訓(xùn)系統(tǒng)，不僅可以豐富學(xué)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(xué)生的安全意識。在初中生進行安全教育的過程中，必須要結(jié)合學(xué)生的實際情況，社會和學(xué)校要同時加強初中學(xué)生安全知識教育，增強風(fēng)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(xiàn)。

交通法規(guī)考試題范文第2篇

關(guān)鍵詞：遺傳算法，網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)，網(wǎng)上考試

      21世紀(jì)最寶貴的資源是人才，發(fā)現(xiàn)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(tǒng)的選拔考核方法成為當(dāng)前社會廣泛關(guān)注的問題。現(xiàn)階段選拔人才的主要方法是考試，而傳統(tǒng)的考試方法，從試卷生成、印刷到實施考試，往往需要持續(xù)很長時間，花費大量人力、物力，是一項規(guī)模龐大而效率低下的工作。由于傳統(tǒng)的考試采用人工出卷和閱卷，考試結(jié)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(yán)肅性帶來負(fù)面影響。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)平臺的日趨完善，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)進行網(wǎng)上考試成為大家廣泛推崇的一種考核方法。相關(guān)機構(gòu)投巨資建立了一系列網(wǎng)上考試平臺，如交警部門的駕駛員公路交通法規(guī)考試系統(tǒng)、教育部建立的國家計算機等級考試系統(tǒng)、勞動保障部門建立的辦公自動化考試系統(tǒng)、人事部門建立的職稱計算機考試系統(tǒng)以及被銀行、保險公司委托進行從業(yè)人員資格認(rèn)證考試的ATA網(wǎng)上考試系統(tǒng)等。

     雖然網(wǎng)上考試較之傳統(tǒng)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(jié)果干擾最大的莫過于網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)組卷方法的落后。網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)主要由兩部分構(gòu)成，一部分是運行于服務(wù)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(wǎng)絡(luò)考試時，考生登錄并請求考試后，先在服務(wù)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(wù)器進行閱卷，最后將考試結(jié)果通知考生。在整個考試過程中最核心的環(huán)節(jié)就是從題庫中抽題組卷。理想的抽題組卷結(jié)果應(yīng)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(nèi)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(xué)識、能力，又避免了考生間的相互窺視，竊取答案。然而由于當(dāng)前主流網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)中普遍存在抽題組卷方法落后、效率低下的問題，導(dǎo)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(xiàn)場抽取試題組織試卷，很多網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)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(jié)果的說服力大大降低。要從根本上消除當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)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(dān)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)現(xiàn)場抽題組卷的大任。

     遺傳算法作為一種全局優(yōu)化搜索算法能模擬自然法則從群體中選擇出最適應(yīng)環(huán)境的個體，從而得到最優(yōu)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(xiàn)。在遺傳算法執(zhí)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(huán)境中，并按適者生存的自然法則，選擇出比較適應(yīng)環(huán)境的“染色體”進行復(fù)制，再通過交叉，變異產(chǎn)生更加適應(yīng)問題環(huán)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(yīng)問題環(huán)境的一個“染色體”上，這就是問題的最優(yōu)解。我們設(shè)長度為L的n個二進制串a(chǎn)i(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(jù)進化法則，對群體執(zhí)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(yīng)問題環(huán)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(chǎn)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(zhuǎn)化。當(dāng)個體的適應(yīng)度達到給定值，或者個體的適應(yīng)度和群體適應(yīng)度均不再上升時，算法的迭代過程收斂、算法結(jié)束。

應(yīng)用遺傳算法進行抽題組卷時，系統(tǒng)設(shè)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(guān)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(biāo)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(shù)，難度系數(shù)=1- 平均分/該題滿分；知識點，表示該題目屬于學(xué)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(xué)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(biāo)及約束關(guān)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(shù)量約束），R（某一題型數(shù)量約束），D（區(qū)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(biāo)求解問題，而且目標(biāo)狀態(tài)不是唯一的。Sg中的每一行都是一個分目標(biāo)，我們將Sg的第i個分目標(biāo)記為Sg(i)。我們發(fā)現(xiàn)上述約束條件的內(nèi)在關(guān)系為：由整卷難度期望值求不同難度系數(shù)的小題的選取數(shù)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(zhǔn)備工作完成后可以進行具體的算法設(shè)計。經(jīng)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(yīng)度評價函數(shù)；P為初始群體；M為群體規(guī)模。 進化選擇機制是遺傳算法處理多目標(biāo)優(yōu)化問題的關(guān)鍵。

1.染色體編碼

染色體編碼是遺傳算法的基礎(chǔ)。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(tǒng)一編碼，完成問題域到遺傳算法解域的映射。我們經(jīng)過大量實驗分析，最后確定采用分段實數(shù)編碼機制，將題目編號作為遺傳基因直接構(gòu)成染色體，而染色體的長度由題目的數(shù)量決定。假設(shè)要求抽取的選擇題數(shù)量為20，而題庫中選擇題數(shù)量為2000，每個題目編號為4位整數(shù)，每位整數(shù)由 4位二進制數(shù)表示，則染色體的長度為320（4*4*20）位二進制數(shù)。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(guī)模，同時不能再完全套用Holland的遺傳理論，要重新設(shè)計遺傳算子。

2.適應(yīng)度函數(shù)

遺傳算法采用適應(yīng)度函數(shù)來描述個體的優(yōu)劣程度，適應(yīng)度函數(shù)就是目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)適應(yīng)度對個體進行比較，按一定策略進行個體的選擇。適應(yīng)度函數(shù)為F(xi)= μ(ri), 其中ri為個體xi按照滿足條件的個數(shù)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(shù)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(yīng)度大小進行排列，根據(jù)染色體的位置指定選擇概率。設(shè)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(yōu)個體適應(yīng)度為1。

3.遺傳算子

重新設(shè)計的遺傳算子包括交叉和變異。交叉是指當(dāng)染色體的選取過程中產(chǎn)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(chǎn)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(nèi)插入到該位。

4.迭代終止條件

假設(shè)新選個體的適應(yīng)度F≤f(t) -ε,其中F為期望的個體適應(yīng)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(guī)模達到指定大小，則終止進化過程。

5.局部修正