智能辅导系统（Intelligent Tutoring System,ITS）是一种具备智能化和人性化的计算机软件,广泛应用于教育行业,它使教学不局限于传统的教学模式,使得学生的学习可以不受空间和时间的限制,ITS已被证实对学生的学习有极大的帮助。问题的自动生成一直以来是ITS的研究热点。目前,选择题,包括多项选择题,依然是考试测试题中的主要问题形式。所以,选择题的自动生成是学习问题自动生成研究领域的一个重点。选择题的自动生成有基于文本、本体或语义网络的方式,其研究目标都是生成与正确选项相似度高的干扰项。所以,计算各选项间的语义相似性成为了选择题生成中的核心问题,同时也是难点。本文针对基于语义网络的问题产生方式进行研究。首先,扩充了语义链接,在优化语义链接的基础上,构建了初中部分数学和物理课程的语义网络;然后,在语义相似性算法Dennai＆Benslimane算法上做出了改进,对它的惩罚因子进行了削弱,并加入了新的影响因子链路拓扑权重,并将改进后的算法用于选择题中的语义相似性计算;最后,将选择题难度控制模块编程实现,并对难度控制下的选择题自动生成进行了代码测试。本文补充了语义链接,丰富了Krlab中的语义网络,使得知识表示更加合理。改进了语义相似性算法,使得干扰项的混淆值和题目难度更准确合理。实现了允许难度控制下的选择题自动生成,为学习者选择匹配的难度等级提供了支持。最后,开发了问题自动生成模块,为ITS的自动出题做出了贡献。