随着信息技术的飞速发展，在线考试系统已经广泛地应用于各个领域，这种考试形式不仅节约了大量的人力、物力资源，更增强考试的灵活性、公正性和高效性。　　 高等院校作为考试最频繁的机构之一，可以充分利用已有的校园网络体系，打造符合自身教育教学要求的在线考试系统。除了具备常规的在线考试功能之外，还应满足两个方面的需求：一方面考试内容和重难点应符合教学大纲要求；另一方面要对考生成绩及其相关数据进行统计分析，为人才培养方案的制定、教学方法的改进提供依据。　　 本文首先分析了国内外在线考试系统的发展现状，结合作者所在学校的实际情况，明确了课题研究的目的和内容；然后介绍了设计高校在线考试系统必须考虑的相关教育理论；接下来以本校的《大学计算机基础》在线考试系统为例进行了分析、设计与实现；最后对本课题开展、完成的工作进行了总结，同时提出了下一步的研究方向。　　 本课题研究的重点是如何增强在线考试系统自动组卷功能的智能性。　　 首先是如何在随机组卷的前提下，保证每份试卷在平均难度、考核侧重点等方面保持一致。为了解决这种多目标最优化问题，作者对遗传算法进行了改进，设计出了基于遗传算法的不完全随机自动组卷策略，并对算法进行了详细阐述，其中最优个体保存原则及诊断变异法能显著地提高进化效果。　　 然后是“相似题”问题，必须避免在同一份试卷中出现考核点相似度接近于100％的试题。为此作者提出了基于知识点的题库建设方案，首先请教学经验丰富的教师为考核科目建立详细的知识点目录树，然后将其映射到每个试题中，将知识点编号作为试题的基本属性，作为组卷策略中必须考虑的因素之一。本文是在遗传算法的“变异”阶段实现对相似题的检测、排除操作的。　　 本系统从功能上分为在线考试子系统、考试管理子系统、考试评价子系统、考分查询子系统。目前，主要功能已经测试通过，并且在我校成功地完成了一次期末考试任务，能够达到为高校教育服务的目的。