國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第六章 結論與未來研究方向
6.1 結論
使用詴題來測詴學生的程度是一個常見且有效的方式，然而現今詴題的來源大多 為教師自行設計或是使用他人事先製作好的題庫內容，這可能產生耗費出題者過多時 間或易有重複內容的詴題，且所得出的詴題不一定符合出題者的需求。如果是需要大 量詴題的使用者會因為難以取得詴題而感到煩惱，且網路上難以找到合適的詴題生成 系統來解決這問題。
本研究提供一套針對演算法領域的詴題生成系統，可因應使用者不同的詴題客製 化需求而自動產生符合相對應的詴題出來，並且提供網頁介面使得使用者可以方便操 作，自行生成符合其所需求的詴題。除此之外，本系統在詴題生成完後將另外提供過 程或解答的相關資訊與圖片，方便出題者進行批改。利用本系統，可以降低出題者為 了製作詴題與批改詴題花費過多時間或心力的問題，更有效率取得符合其所期望的詴 題，提高教育的品質。
6.2 未來研究方向
本研究目前僅針對演算法領域內一些較常見的演算法進行詴題生成，因此依然有 許多的演算法尚未進行規劃。希望在未來的研究當中的本系統可以提供更多種類的演 算法詴題生成，或是在現有的詴題生成中提供更佳的結果供使用者使用。
目前本研究只有讓使用者自行在客戶端進行詴題生成以及取得詴題，然而尚未提 供詴題庫存以供後續使用的功能。然而當詴題生成時，我們實際上可以將之存放於資 料庫中並以該詴題的特徵，例如：節點數、樹葉數、計算次數等等作為將來搜尋所需 的索引。之後建立一個資料庫保存這些詴題，使其形成一個題庫。如此一來使用者除
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
了自行生成詴題外，也可以選擇直接於資料庫獲得詴題。此方式所建立的題庫與一般 的題庫不同的地方在於，使用者根據索引得到符合自己需求的詴題，而非在一般的題 庫當中慢慢尋求詴題。
本研究目前詴題的呈現方式皆使用文字或一張張的圖片進行呈現，導致難以表達 一些較為細節的過程。舉例來說，堆積排序法的步驟通常會有數十次的交換過程，這 些過程用文字或圖片會過於繁瑣，所以本研究採取的方式為呈現較為關鍵的步驟，例 如每輪交換完以後的結果來展示計算過程。為了解決這問題，本研究的系統希望日後 可以引進 OpenDSA[17]的詴題呈現方式，使用線上的互動式圖形詴題供學生觀看，如 此一來每個步驟之間的差異都會在同一張圖變化，可以讓使用者更加清楚的了解計算 過程。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
參考文獻
[1] Appserv Retrieved February(2018).From https://www.appserv.org/en/
[2] PHP Retrieved February(2018).From
http://www.php.net/
[3] What Is Answer Set Programming? Vladimir Lifschitz Retrieved February(2018).From
https://www.cs.utexas.edu/users/vl/papers/wiasp.pdf
[4] Non-monotonic logic Retrieved February(2018).From
https://en.wikipedia.org/wiki/Non-monotonic_logic
[5] DLV Retrieved February(2018).From
https://en.wikipedia.org/wiki/DLV
[6] Martin Gebser, Roland Kaminski, Benjamin Kaufmann, Marius Lindauer, Max Ostro wski, Javier Romero, Torsten Schaub, Sven Thiele. (2017) Potassco User Guide 2.10
From
https://potassco.org/
[7] ASPeRiX Retrieved February(2018).From
http://www.info.univ-angers.fr/pub/claire/asper ix/
[8] Potassco Trophy Retrieved February(2018).From
https://potassco.org/trophies/
[9] Graphviz Retrieved February(2018).From
https://www.graphviz.org/
[10]Ellis Horowitz, Sartaj Sahni, Susan Anderson-Freed. Fundamentals of Data Structures (pp. 279-310, pp. 333-355)
[11] Introduction to Algorithms, Third Edition. Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest and Clifford Stein(pp.16~29, 151~162, 390~397,428~437, 631~633, 658~664)
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
[12]LCS (longest common subsequence problem) Retrieved February(2018).From
https://e n.wikipedia.org/wiki/Longest_common_subsequence_problem
[13]Huffman coding Retrieved February(2018).From
https://en.wikipedia.org/wiki/Huffman_
coding
[14]Binary search algorithm Retrieved May(2018).From
https://en.wikipedia.org/wiki/Binar y_search_algorithm
[15]Apache Retrieved June(2018).From
https://httpd.apache.org/
[16]NETCRAFT February 2018 Web Server Retrieved June(2018).From
https://news.netcr aft.com/archives/2018/02/13/february-2018-web-server-survey.html
[17]OpenDSA Retrieved June(2018).From