“互联网+教育”为教师带来了新的教育理念和教育方法,高了教师的教学效率。目前,应用在线组卷与练习系统已成为互联网技术条件下教学创新中的研究热点,教师借助此类系统能够快速生成客观可信、知识点覆盖全面、难度满足要求的试卷开展在线练习。另外,通过系统反馈的学生作答情况,教师能够快速了解学生对知识的掌握程度,从而能够及时调整教学安排,实现差异化在线练习的推送,以及“因材施教”的教学理念。所以,本文的研究对教学具有积极的推动作用。本文首先就研究背景、研究目的、研究意义以及智能组卷算法在国内外的研究现状进行说明,然后对两种主流教育测量理论进行比较,继而采用经典教育测量理论对智能组卷算法展开研究。在完成试题基本属性与试卷质量评价标准的分析后,本文构建了智能组卷问题的数学模型和目标函数,在此基础上完成了基于遗传算法的智能组卷算法的设计。在设计智能组卷算法的过程中,针对传统遗传算法中容易出现的过早收敛、收敛于局部最优解等情况,本文采用交叉概率与变异概率自适应调节的办法对算法进行改进,取得了满意的效果。在大量业务调研的基础上,本文完成了基于智能组卷的在线练习系统的需求分析,并对该系统中重点功能模块的功能设计与数据库设计进行了详细介绍。最后,本文对系统进行了功能测试,并分析了测试结果。