在选择在线考试系统时，可以考虑以下几种技术：

Java

跨平台特性：Java的“一次编写到处运行”特性使其能够适配多种终端设备，包括Windows、iOS和安卓系统。

后端开发：Java虚拟机（JVM）使得Java代码能够在不同设备上稳定运行，实现随时随地考试。

Python

数据处理：Python拥有丰富的数据处理库，如pandas，能够高效地处理大量的考试数据，如答题记录、考试成绩和考试时间等。

Spring Boot

后端框架：Spring Boot提供了快速、可靠、易于维护的后端服务，适合构建全面的在线考试系统。

数据库：MySQL用于存储系统数据，而JPA/Hibernate简化了数据库操作，提高了开发效率。

安全认证：Spring Security提供了强大的安全认证和授权功能，确保用户数据的安全性。

缓存：Redis用于缓存频繁访问的数据，提升系统响应速度。

前端技术

React/Vue.js：用于构建动态、交互性强的前端界面，提升用户体验。

HTML/CSS/Sass：用于页面布局与样式设计，进一步提升用户体验。

网络安全技术

数据加密：在数据传输过程中对数据进行加密，保护数据不被非法获取。

身份认证：要求用户在登录时输入用户名和密码或其他身份信息，通过验证后方可进入系统。

防作弊技术：如数字签名和水印技术，用于保护考试材料的真实性。

网络架构技术

负载均衡：通过在多个服务器之间分配负载，确保系统的稳定性和高效性。

分布式数据处理：在多台服务器之间分配数据和处理能力，提高系统的可扩展性和数据处理效率。

终端维护技术

软件升级：确保应用程序的最新版本在终端设备上可用。

网络调优：优化网络连接，减轻用户对网络传输的担忧，确保考试流畅。

设备管理：确保所有终端设备都处于正常工作状态。

建议

选择成熟稳定的技术栈：考虑到在线考试系统的复杂性和高并发需求，选择经过市场验证的成熟技术栈，如Spring Boot和React/Vue.js，能够确保系统的稳定性和高效性。

重视安全性和防作弊：在线考试系统的安全性至关重要，采用强大的安全认证和防作弊技术，保护考试数据的真实性和完整性。

数据处理和分析：利用Python等语言的数据处理能力，对考试数据进行深度分析，为教学改进提供数据支持。

用户体验：注重前端界面的交互性和用户体验，确保考生能够流畅、便捷地完成考试。