人工智能与大数据技术何时能够实现主观题智能阅卷?

发布人:红松信息 发布时间:2019-11-13 17:33:14
人工智能和大数据分析是近年来科技界最热门的话题。小冰、小娜、小度等人工智能机器人也引起了全社会的一系列讨论。微软、百度等业内人士通过一系列技术研究和相关主题活动,成功地将“人工智能与大数据”等字眼烙进了极客的心中。

人工智能与大数据技术何时能够实现主观题智能阅卷


人工智能和大数据这两个词确实很流行,但对于很多旁观者来说,实际应用还很遥远。目前,人们对人工智能和大数据的理解仅限于与人工智能机器人聊天、利用语音助手进行调度、头条算法推荐等企业加强的案例。
 

在教育领域,有关人工智能和大数据分析的热门新闻也很少。但这几天,作者自己的经历不禁让我的想象力丰富:人工智能和大数据分析如果用在主观题阅卷上,会有一种怎样的存在?
 

在各种考试系统中,客观题标注技术已经非常成熟,在考试系统中,针对选择题和填空题的自动评分技术在各个考试系统中得到了广泛的应用。然而,主观题阅卷技术的发展一直比较缓慢,主要是因为一些核心技术还处于发展阶段,如自然语言理解、模式识别、人工智能等技术还处于研究的初级阶段。然而,在前沿技术方面,实际上也有人研究了基于人工智能和大数据的主观题智能阅卷技术。
 

智能阅卷:一个真实存在的梦想
 

主观智能阅卷的主要技术途径是基于人工智能和大数据分析的自然语言处理技术。
 

根据主观题的评分过程,评分系统主要分为五个部分:分句、分词、句法分析、词相似度计算和句子相似度计算。智能评分系统在对主观题进行评分时,直接对句子语法的相似度进行评分。
 

优点:提高效率,减少误差
 

这项技术有巨大的优势。主观题在阅卷过程中虽然是一套相对客观的评分标准,但由于操作的特殊性,最终的评分结果往往受到阅卷教师情绪、考生写作整洁等第三方因素的影响。然而,在高强度、高密度的阅卷工作中,阅卷教师在阅卷过程中容易因眼疾手快等原因出现错误。
 

为了减少误差,传统的手工打标往往有三评卷、四评卷等人工成本场景。然而,基于人工智能和大数据分析的方法不会有这样的缺点。主观题智能评分系统的评分结果相对客观,不受主观因素的影响。同时,计算机阅卷的效率远远高于手工阅卷。
 

更值得期待的是,它还可以通过智能试卷对学生的分数点和失分点进行大数据分析,全面分析学生的试卷,绘制诊断书,为学生提高学习水平提出可行的解决方案。
 

以南京市某小学使用的网上阅卷的云平台翌学为例,该平台寂静解决了客观题的阅卷问题。虽然还未完全解决客观题的阅卷,但是翌学已经在研发这项技术,而且在阅卷结束时,云平台的阅卷也会不断完善,为收集数据进行挖掘分析,学生登录系统后会收到类似的账单的成绩诊断书,不仅可以帮助学生保存错题总结,还可以得出相关科目在考试数据分析报告中的结论,为后续学科教学提供参考。
 

缺点:技术瓶颈、社会障碍
 

然而,对于汉语来说,实现自然语言处理技术是非常困难的。到目前为止,我国还没有一个实用的、真正实现的主观智能评分系统。由于汉语的复杂性,考生有很大的余地来充分利用语言。如果算法没有包含相关的关键语义,则会导致阅卷时的错误判断。
 

更不幸的是,由于研究方法和问题解决视角的不同,智能阅卷主观题往往只能用于主体的浅信息结构和语义结构,主观题智能阅卷处理简述题,名词解释还可以,但针对相对复杂的主观题,如小作文、大作文等,只能鞭长莫及。
 

即使在主观智能评卷系统成熟之后,强大的社会壁垒也是促进主观智能评卷的主要因素。没有家长或学生会把自己的命运交给一组不成熟的机器。对人工智能的不信任将成为主观智能评分的最大问题。
 

根据目前人工智能和大数据分析技术的发展趋势,在教育领域,自动试卷评价是智能教育系统的必然方向。一方面,计算机智能阅卷可以避免人为错误,更客观地反映阅卷结果,保证阅卷的客观性和公正性。另一方面,在传统的评卷模式下,计算机评卷节省了教师的体力劳动,也让教师节省了更多的教学时间和精力。
 

由于技术还不够成熟,这一天还很遥远。利用人工智能和大数据分析技术促进自然语言处理技术的发展,进一步完善主观智能评分系统,将是未来教育领域的一个非常重要的课题。

翌学