老师需要人工筛选试题，调整试题的难度分布，费时又费力。由于人工命题容易受到人为的干扰，导致考试中知识点覆盖不均匀，难度不平衡。目前，我国考试试题主要采用 Word/PDF文件形式保存，且缺少统一的管理和重复利用率。
目前，我国的数学试题库主要是针对某一种类型的试题库，或者是某一种特定的功能，缺少对网络环境下多维试题库设计的研究。在试题设计中，引入了遗传算法、知识地图等技术，对试题的逻辑进行了优化，提高了试题的科学性和公正性。
标准化试题在10分钟内生成，节省了70%的考试时间。该系统能对试题的难度系数、知识点覆盖率等进行自动分析，以帮助老师进行相应的调整。试卷分类存放，支持按知识点、章节、难度等标签进行检索，重复使用率提高50%以上。历史试题存档，支持一键输出，可为 Word/PDF文件，满足教学档案的需要。学员可以在网上进行错误的习题训练，并针对薄弱环节向学生提出类似的题目。老师可以根据学生的回答情况，及时调整自己的教学方案。
实现数字资源的共享，缩小城乡和地区之间的教育资源差异；这一举措符合“双减”政策的要求，降低了老师的工作压力，提高了教学质量。
在教学信息化的背景下，传统的数学试题库管理模式已经不能满足教学的高效率和高精度要求。本论文以 Spring Boot为基础，以 B/S体系结构为基础，结合 MySQL数据库和 Vue前端框架，设计和开发了一个基于 Spring Boot框架的网络数学试题库系统。该系统采用 Spring Boot对后端的开发过程进行了简化，并与 JPA进行了整合，通过 RESTful界面与前端进行交互，支持根据题型、难度和知识点进行多维的组卷策略。在前端，利用 Vue构造了一个动态的接口，使用户可以方便地进行操作。该系统具有用户权限管理，试题分类存放，试卷自动评分，分数统计等功能。实验证明，该系统具有较高的响应速度和较高的稳定性，能有效地提高教学资源的利用率和教学质量。本课题聚焦于基于 Web 的数学题库组卷系统研发，核心内容包括：深入剖析用户需求以精准界定教师、学生及管理员的功能诉求（如题库管理、智能组卷、个性化学习支持等）；精心设计系统架构，科学选定技术栈（前端采用 Vue/React，后端选用 Spring Boot/Django，数据库采用 MySQL+Redis）并合理划分模块；创新开发智能组卷模型，融合遗传算法与知识图谱技术，实现试卷难度、知识点覆盖及逻辑性的全面优化；构建错题分析模块，支持针对性强化练习卷的自动生成与动态难度调整；最终完成系统开发，并通过多维度测试验证其性能表现。
